Метод удельной цены основан на формировании цен по одному из главных параметров качества товара. Удельная цена получается как частное от деления цены на основной параметр качества товара.

Рыночная экономика предъявляет к новым товарам более жесткие требования: рост цен на новые товары должен отставать от улучшения качества. Для этого цену уменьшают с помощью коэффициента торможения.

Во избежание грубых ошибок метод удельной цены используется лишь для ориентировочных оценок. Его недостаток в том, что цена определяется на основе только одного параметра, а воздействие на цену других параметров не учитывается.

Ценовой метод баллов заключается в использовании экспертных оценок значимости параметров товаров. При применении данного метода для определения конкретных цен действует следующий алгоритм:

Отбор основных параметров. Начисление баллов по каждому параметру. Суммирование баллов по базовому и искомому товару. Расчет цен на товары по соотношению суммарных баллов.

Цена на искомый (новый) товар (Ц н) ценовым методом баллов рассчитывается по формуле

где Ц б - цена базового товара;

Б нi - балльная оценка i-го параметра нового товара;

Б бi - балльная оценка i-го параметра базового товара (эталона).

Ценовой метод регрессии состоит в определении эмпирических формул (регрессионных уравнений) зависимости цен от величин нескольких основных параметров качества в рамках параметрического ряда товаров. При этом цена выступает как функция от параметров

Ц = f (х 1 , х 2 , х 3 ,..., х n),

где х 1 , х 2 , х 3 ,..., х n - основные параметры качества товаров.

Этот метод позволяет моделировать изменение цен в зависимости от совокупности их параметров, строго определять аналитическую форму связи, а также использовать уравнения регрессии для определения цен товаров, входящих в данный параметрический ряд.

В результате формируется взаимосвязанная система цен на товары.

Методы стимулирования сбыта продукции имеют главной целью ускорение реализации продукции и получение тем самым большего размера прибыли.

С учетом современной практики в рамках методов стимулирования сбыта принято выделять следующие:

Методы максимизации продаж с учетом эластичности спроса. При эластичном спросе в качестве рычага стимулирования сбыта используется снижение цены, при неэластичном спросе - повышение.

Эластичный спрос характерен для конкурентного рынка и для таких категорий продукции, как продукты питания не первой необходимости, товары длительного пользования, подверженные быстрому моральному старению, рост цен на которые может вызвать значительное снижение спроса из-за наличия возможности выбора. Отечественная практика дает тому яркие примеры: по мере роста цен на дорогостоящие колбасные изделия, сыр, фрукты население резко сокращает их потребление и начинает интенсивнее покупать простые молочные продукты и хлеб, цены на которые в ряде областей регулируются государством.

Вместе с тем эластичный спрос может наблюдаться, когда при относительно незначительном снижении цены спрос возрастает в заметно большей степени. Это касается хорошо сохраняющихся продуктов питания первой необходимости (сахар, соль, крупы), товаров длительного пользования, не подверженных моральному старению (ювелирные изделия, недвижимость).

Неэластичный спрос наблюдается, если рост цен на данный товар не вызывает существенного сокращения объема покупок. Это все слабо или вообще незаменяемые товары: соль, сахар, алкоголь, табачные изделия и т. д.

Методы психологического ценообразования. В условиях современного рынка очень популярны методы стимулирования сбыта, которые получили название «методы психологического ценообразования». Методы данной группы базируются на активном использовании особенностей психологии покупателей, поэтому наиболее широко применяются при продаже потребительской продукции и обстоятельно рассматриваются в системе маркетинга.

Примером служит метод расчленения цен. Его суть заключается в том, что продавец объявляет на данный товар не один, а несколько ценовых показателей.

Первоначально продавец объявляет тот ценовой показатель, который покупателю наиболее понятен и интересен. Например, при продаже мебельных гарнитуров на ценнике стоит цена за сам гарнитур. Затем, когда покупатель принимает решение заключить договор о покупке, продавец объявляет ему дополнительные показатели: расценки за транспортировку, сборку и др. Чем длиннее ряд ценовых показателей, тем труднее покупателю провести сопоставление. Если у покупателя есть возможность вести переговоры о снижении цены, продавец часто снижает один из показателей за счет повышения другого, еще не объявленного показателя.

Этот метод чаще всего используют при продаже относительно сложных товаров, реализация которых обычно сопровождается дополнительными услугами.

Другой яркий пример психологического ценообразования - метод ценовых подарков . При этом различают подарки действительные и мнимые.

Действительные подарки являются, по сути, скидками с цены и используются в случае угрозы прекращения сбыта товара в силу его морального старения. Выбор прямой скидки с цены, или действительного подарка, диктуется особенностями психологии покупателей.

Однако чаще прибегают к мнимым подаркам. В этих случаях при продаже основного относительно более дорогого изделия продавец предлагает в качестве подарка более дешевое изделие. Стоимость последнего включается в стоимость основного изделия. Этот прием широко практикуется при продаже товаров, продолжающих пользоваться спросом, в целях оживления спроса. В качестве подарка предлагаются, например, кассеты при продаже видео- и радиотехники и пленки при продаже фотоаппаратуры.

Метод ценовых подарков применяется при следующих условиях:

· В качестве подарка должны предлагаться изделия (услуги), пользующиеся спросом. Принцип нагрузок, как отмечалось выше, в условиях рынка не работает.

· Подарок должен быть ориентирован не только на потребителя, но и на покупателя, и на лицо, стимулирующее покупку. В роли лиц, стимулирующих покупку, чаще всего выступают дети. Широкий ассортимент товаров снабжают красочными вкладышами, игрушками. Под давлением детей родители покупают этот товар. Детей же интересует не сам товар, а сопровождающие его элементы, т. е. дети выступают в этом случае не потребителями и не покупателями, а лицами, стимулирующими покупку.

Для современной отечественной практики методы психологического ценообразования очень важны: их применение не требует сложных расчетов и инвестиций, а эффект, как свидетельствует практика, получается значительный.

Ценообразование является сложным и противоречивым процессом, в ходе которого приходится прибегать к различным компромиссам, учитывать интересы предприятия, действия конкурентов, рыночные условия, психологию покупателей и многие другие аспекты. Определение политики цен и умелое использование цен в практической работе предприятий с целью решения стоящих перед предприятием задач требуют от работников экономических служб знаний основных теоретических и методологических вопросов ценообразования. Наука о ценообразовании имеет свою методологию, представляющую собой совокупность общих принципов ценообразования, методов разработки цен, методов формирования системы цен и их регулирования. Научность методологии определяется степенью познания экономических законов. Достаточно четкая методология ценообразования позволяет разрабатывать и применять на практике конкретные методы расчета уровней и соотношений цен, т.е. служит научным обоснованием методик расчета цен на конкретные товары. Применяемые на практике методы расчета цен на конкретные товары имеют особенности, обусловленные особенностями товаров, способов их производства и прочими факторами. Однако отдельные различия в методах расчета конкретных цен существуют только в рамках единой методологии, что обеспечивает создание и функционирование в масштабах всего хозяйственного механизма единой системы цен.

Этап оценки фактической эффективности.

Реализационный (непосредственно внедренческий) этап

реализация всех разработанных проектных документов на основе плана-графика работ. При этом выполняются мероприятия по социально-психологической подготовке работников, имеющих отношение к объекту анализа, их профессиональной и материально-технической подготовке. Необходимо также разработать систему материального стимулирования проведения внедренческих работ. На этом этапе проводится контроль выполнения проектных мероприятий и при необходимости корректировка работ по проведенному ФСА.

расчет социальных, экологических, экономических и других видов эффектов и эффективности.

Параметрический метод основывается на количественном и качественном описании исследуемых свойств СУ (объекта исследования) и установлении взаимосвязей между параметрами как внутри управляющей и управляемой подсистем, так и между ними. Это позволяет с помощью заранее избранной номенклатуры параметров на базе фактических данных количественно оценить исследуемый объект. При этом зависимости между параметрами могут быть как функциональными (проявляемые определенно и точно в каждом отдельно наблюдаемом случае) и корреляционными (определяемые на основе корреляционного метода). Считается одним из самых объективных.

Свойство СУ - объективная особенность системы, проявляющаяся при ее создании и функционировании. Свойств у системы может быть бесчисленное множество, и в зависимости от условий и обстоятельств они могут постоянно обнаруживаться и проявляться. Свойства могут быть простыми и сложными. Простое свойство это, например, численность управленческого персонала, срок службы ТСУ, емкость запоминающего устройства ТСУ и др. Примером сложного свойства может служить производительность труда управленцев, которая включает объем выполняемых функций и численность персонала. Любое свойство системы можно охарактеризовать словесно, численно, графически, в виде таблицы, функции, т.е. с помощью признаков его.

Признак продукции - качественная или количественная характеристика свойств системы. Примером качественных признаков могут служить тип оргструктуры управления, метод управления, метод оценки СУ, способ расчета численности персонала и т.п. Существенным значением среди качественных признаков обладают альтернативные признаки, которые имеют только два взаимоисключающих варианта, например, наличие или отсутствие ошибок в работе персонала. Помимо качественных альтернативных признаков свойств СУ могут быть признаки многовариантные.

Для объективной оценки любой системы ее свойства необходимо охарактеризовать количественно. Количественно свойства объекта исследования характеризуют параметры.

Частным случаем параметра СУ является показатель - количественная характеристика свойств системы, входящих в ее состав и рассматриваемая применительно к определенным условиям ее создания и функционирования. Следовательно, параметр системы следует воспринимать как более широкое понятие, так как он может характеризовать любые свойства системы.

Многие показатели являются функциями параметров. Так, электровооруженность труда зависит от потребленной электроэнергии, рациональности ее использования, численности персонала; нормативная численность персонала любого подразделения является функцией трудоемкости управленческих функций, квалификации и других параметров.

Качественные признаки также могут влиять на вид функциональной зависимости показателей СУ от ее параметров. Например способ резервирования выполняемых функций управления (качественным признак) оказывает влияние на вид зависимости показателей надежности СУ; используемый метод распределения функций управления в подразделении, являющийся качественным признаком, оказывает существенное воздействие на зависимость уровня качества выполняемых функций персонала от имеющегося в наличии профессионального состава (экономистов, маркетологов, инженеров и т.п.) - структурного параметра СУ. Кроме структурных существуют геометрические и другие параметры.

В параметрическом методе параметры выступают одной из важнейших базовых характеристик как элементов СУ, так и в целом всей системы. Они отражают взаимосвязи элементов, состояния и тенденции их развития как с качественной, так и количественной стороны.

Качественные и количественные признаки СУ тесно взаимосвязаны между собой и с ее показателями (рис. 7.6).

При исследовании СУ в основном используются:

количественные абсолютные и относительные параметры (как частные случаи - показатели). Показатели в абсолютном исчислении используются для описания отличающихся исследуемых объектов (численность ППП, количество подразделений, затраты на персонал и т.п.), а относительные показатели для характеристики, например, темпов роста продаж, прибыли, численности, производительности труда персонала и т.п.;

качественные признаки, в описательном виде характеризующие то или иное свойство системы (способ воздействия на управляемый объект, метод оценки и т.п.);

классификационные (номинальные) признаки (параметры), характеризующие те свойства системы, которые не могут принимать участие в оценке, но позволяют отнести изучаемый объект к определенному классу безотносительно к проведению оценки (список специальностей сотрудников, перечень марок ТСУ, типов ОСУ);

порядковые (ранговые) параметры, позволяющие качествен отличать друг от друга изучаемые объекты, что выражается в присвоении им, например, баллов (оценка успеваемости, оценка выступления спортсмена), разрядов (у рабочих, спортсменов, чиновников), должностной табели о рангах (инженер 3, 2 и 1-й категории, старший, ведущий и главный инженер).

Показатели СУ могут быть единичными, комплексными, интегральными и обобщенными.

Единичный показатель СУ - показатель, относящийся только к одному из свойств СУ. Например, единичными показателями являются численность ППП, количество функций управления. Его разновидностью выступает относительный единичный показатель, представляющий собой отношение единичного показателя к нормативному (базовому), выражаемому в относительных единицах или процентах.

Нормативный (базовый) показатель - показатель, принятый за сходный (эталонный) при сравнительных оценках СУ. В качестве базовых принимаются, например, показатели прогрессивных СУ или конкурентов. Базовые показатели могут быть также единичными, комплексами, интегральными и обобщенными.

Комплексный показатель - показатель, относящийся к нескольким свойствам продукции. С помощью данного показателя можно в целом охарактеризовать подсистему, элемент СУ.

Интегральный показатель - комплексный показатель, отражающий соотношение суммарного полезного эффекта от эксплуатации СУ и суммарных затрат на ее создание и эксплуатацию

К комплексным показателям принадлежат также групповые и обобщенные (определяющие) показатели. Комплексный показатель СУ, относящийся к определенной группе ее свойств, называется групповым.

Обобщенный показатель СУ- показатель, относящийся к такой совокупности ее свойств, по которой принято решение оценивать систему.

Для облегчения практического использования показателей проводят их классификацию. Большое значение при этом имеет единство методов классификации, определения и применения показателей.

Классификация показателей может быть произведена:

По количеству характеризуемых свойств, т. е. они могут быть единичными и комплексными (групповыми, интегральными, обобщенными); г

По способу выражения (размерными и безразмерными единицами измерения, в том числе с помощью баллов, процентов);

По методу определения (социологическими, эксперт расчетными, экспериментальными);

По влиянию на качество при изменении абсолютного значения показателя (позитивные, негативные);

По видам ограничения здесь (не менее, не более, не менее и не более);

По стадии определения - здесь показатели могут быть исследовательско-проектными и эксплуатационными;

По применению для оценки (базовыми, относительными);

По отношению к различным свойствам (адаптивности, эффективности, гибкости, преемственности и т.д.).

Такая классификация существенно упрощает математически) обоснования при оценке и при оптимизационных расчетах отдельны) показателей. Кроме того, показатели качества, классифицированные по ограничениям, позволяют определить категорию продукции, подразделяемую по признаку последствий при отказе, снижении или низком значении одного или совокупности показателей.

Доклады – правила разработки классификации /пр. задание: разработать классификацию параметров:

конкурентоспособности предприятия,

качества продукции

качества персонала

эффективности управления

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ РАСЧЕТЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Каждый из параметров может использоваться при исследовании и расчете показателей, представленных ниже.

1. Показатели, характеризующие выполнение планов или соблюдение норм:

В относительных единицах для позитивных показателей (для негативных показателей числитель со знаменателем меняются местами).

В процентах для позитивных показателей (для негативных показателей числитель со знаменателем меняются местами).

2. Показатели темпов роста:

В относительных единицах (для негативных показателей числитель со знаменателем меняются местами)

В процентах

3. Позитивные показатели отклонений:

В относительных единицах

В процентах

4. Негативные показатели отклонений:

В относительных единицах

В процентах

К позитивным показателям относятся те, которые при своем численном увеличении улучшают функционирование СУ (например, показатели прибыли, объема продаж и т.п.), а к негативные - те, которые при их численном увеличении ухудшают функционирование СУ (например, себестоимость и т.п.).

ОБЩИЙ ПОРЯДОК ПРОВЕДЕНИЯ ОЦЕНОК ПАРАМЕТРИЧЕСКИМ МЕТОДОМ

Общий порядок использования параметрического метода при исследовании объектов СУ предполагает следующие действия.

1) построить дерево свойств объекта исследования и его компонентов;

2) идентифицировать свойства свойств исследуемого объекта по классам;

3) определить номенклатуры параметров, характеризующих свойства исследуемого объекта СУ;

4) осуществить группировку избранных параметров;

5) провести квантификацию и шкалирование (по типам шкал: порядковая; интервалов; отношений; разностей; абсолютная) параметров

6) осуществить нормирование значений параметров;

7) измерить значения параметров;

8) разработать модели взаимного соответствия сопоставляемых компонентов и параметров объекта

условия применения параметрического и непараметрических способов оценки достоверности результатов исследования;

определение ошибки репрезентативности средней величины и интенсивного показателя, ее вычисление;

понятие о критерии «t», его выбор в способе определения доверительных границ и оценку в способе достоверности разности результатов исследования.

ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТА

2. Разобрать задачу-эталон.

3. Ответить на контрольные вопросы и тестовые задания в данном учебном пособии.

4. Решить ситуационные задачи.

5. Выполнить задание в курсовой работе, сделать соответствующие выводы.

БЛОК ИНФОРМАЦИИ*

Применяя метод оценки достоверности результатов исследования для изучения общественного здоровья и деятельности учреждений здравоохранения, а также в своей научной деятельности, исследователь должен уметь правильно выбрать способ данной оценки. Среди методов оценки достоверности различают параметрические и непараметрические методы.

Параметрическими называют количественные методы статистической обработки данных, применение которых требует обязательного знания закона распределения изучаемых признаков в совокупности

и вычисления их основных параметров.

В тех случаях, когда имеется малое количество наблюдений и характер распределения неизвестен, когда кроме количественных характеристик, результаты выражаются полуколичественными, а иногда описательными характеристиками (тяжесть заболевания, интенсивность реакции, результаты лечения), параметрические методы становятся непригодными. В этих ситуациях следует использовать непараметрические методы оценки достоверности.

Непараметрическими являются количественные методы статистической обработки данных, применение которых не требует знания за-

* В данном пособии описаны только наиболее часто применяемые способы оценки достоверности результатов исследования. Остальные способы оценки достоверности описываются в специальной литературе.

кона распределения изучаемых признаков в совокупности и вычисления их основных параметров.

В то же время следует отметить, что назначение применения непараметрических методов гораздо шире, чем только оценка достоверности результатов исследования (в том числе они применяются и для характеристики одной выборочной совокупности, и для изучения связи между явлениями). В данном случае акцент сделан на оценке достоверности результатов исследования, как одном из наиболее важных разделов статистического анализа, поэтому непараметрические методы не представлены отдельной главой.

Как параметрические, так и непараметрические методы, используемые для сравнения результатов исследований, т.е. для сравнения выборочных совокупностей, заключаются в применении определенных формул и расчете определенных показателей в соответствии с предписанными для того или иного метода алгоритмами. В конечном результате высчитывается определенная числовая величина, которую сравнивают с табличными пороговыми значениями. Критерием достоверности будет результат сравнения полученной величины и табличного значения при данном числе наблюдений (или степеней свободы) и при заданном уровне безошибочного прогноза. Таким образом, в статистической процедуре оценки основное значение имеет полученный критерий достоверности, поэтому сам способ оценки достоверности в целом иногда называют тем или иным критерием по фамилии автора, предложившего его в качестве основы метода.

4.5.1. ПРИМЕНЕНИЕ ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

1. Способ оценки достоверности с помощью определения ошибок репрезентативности

Средняя ошибка средней арифметической величины определяется по формуле:

Ошибка относительного показателя определяется по формуле:

√ P × q

m = ± , где p - показатель, выраженный в %, %о ,%оо и т.д.

n q = (100 – p) при p, выраженном в %;

или (1000 – p) при p, выраженном в %о ; (10 000 - p) при p, выраженном в %оо и т.д.

При числе наблюдений меньше 30 ошибки репрезентативности определяются, соответственно, по формулам:

					m = √
m = √

Результат считается достоверным (Р или М), если он, соответственно, превышает удвоенную или утроенную ошибку репрезентативности: М≥2–3 m; Р≥2–3 m (при n>30).

2. Определение доверительных границ средних и относительных величин

Формулы определения доверительных границ представлены следующим образом:

для средних величин (М): М ген =Мвыб ± tm

для относительных показателей (Р): Р ген =Рвыб ± tm,

где Мген и Рген - соответственно, значения средней величины и относительного показателя генеральной совокупности; Мвыб и Рвыб - значения средней величины и относительного

показателя выборочной совокупности; m - ошибка репрезентативности;

t - критерий достоверности (доверительный коэффициент). Данный способ применяется в тех случаях, когда по результатам

выборочной совокупности необходимо судить о размерах изучаемого явления (или признака) в генеральной совокупности.

Обязательным условием для применения способа является репрезентативность выборочной совокупности. Для переноса результатов, полученных при выборочных исследованиях, на генеральную совокупность необходима степень вероятности безошибочного прогноза (Р), показывающая, в каком проценте случаев результаты выборочных исследований по изучаемому признаку (явлению) будут иметь место в генеральной совокупности.

При определении доверительных границ средней величины или относительного показателя генеральной совокупности исследователь сам задает определенную (необходимую) степень вероятности безошибочного прогноза Р.

Для большинства медико-биологических исследований считается достаточной степень вероятности безошибочного прогноза Р=95,5%, т.е. число случаев генеральной совокупности, в которых могут наблюдаться отклонения от закономерностей, установленных при выборочном исследовании, не будет превышать 5%. При ряде исследований, связанных, например, с применением высокотоксичных веществ, вакцин, оперативного лечения и т.п., в результате чего возможны тяжелые заболевания, осложнения, летальные исходы, применяется сте-

пень вероятности Р=99,7%, т.е. не более чем у 1% случаев генеральной совокупности возможны отклонения от закономерностей, установленных в выборочной совокупности.

Заданной степени вероятности Р безошибочного прогноза соответствует определенное, подставляемое в формулу, значение критерия t, зависящее также и от числа наблюдений.

При n>30 степени вероятности безошибочного прогноза Р=99,7% соответствует значение t= 3, а при Р=95,5 % - значение t=2.

При n< 30 величина t при соответствующей степени вероятности безошибочного прогноза определяется по специальной таблице (Н.А.Плохинского) (приложение 1, с. 150).

ЗАДАЧА-ЭТАЛОН

на определение ошибок репрезентативности (m) и доверительных границ средней величины генеральной совокупности (Мген ) при числе наблюдений больше 30

Условие задачи: при изучении комбинированного воздействия шума и низкочастотной вибрации на организм человека было установлено, что средняя частота пульса у 36 обследованных водителей сельскохозяйственных машин в кооперативном хозяйстве через 1 ч работы составила 80 ударов в 1 минуту; σ = ±6 уд/мин.

Задание: определить ошибку репрезентативности (mм) и доверительные границы средней величины генеральной совокупности (Мген ).

РЕШЕНИЕ 1. Вычисление средней ошибки средней арифметической (ошибки ре-

презентативности) (m):
m = √ n		= √				= ± 1 уд./мин

2. Вычисление доверительных границ средней величины генеральной

совокупности (Мген ). Для этого необходимо:

а) задать степень вероятности безошибочного прогноза (Р=95,5%); б) определить величину критерия t. При заданной степени вероятности (Р=95,5%) и числе наблюдений больше 30 величина

критерия t равна 2 (t=2).

Тогда Мген =Мвыб ± tm = 80 ± 2 × 1=80 ± 2 уд/мин.

Вывод: установлено с вероятностью безошибочного прогноза Р=95,5%, что средняя частота пульса в генеральной совокупности, т.е. у всех водителей сельскохозяйственных машин в этом хозяйстве, через 1 ч работы в аналогичных условиях будет находиться в пределах от

78 до 82 ударов в минуту, т.е. средняя частота пульса менее 78 и более 82 ударов в минуту возможна не более чем у 5% случаев генеральной совокупности.

ЗАДАЧА-ЭТАЛОН

на определение ошибок репрезентативности (m) и доверительных границ относительного показателя генеральной совокупности (Рген )

Условие задачи: при медицинском осмотре 164 детей 3-летнего возраста, проживающих в одном из районов города Н., в 18% случаев обнаружено нарушение осанки функционального характера.

Задание: определить ошибку репрезентативности (mР ) и доверительные границы относительного показателя генеральной совокупности (Рген ).

1. Вычисление ошибки репрезентативности относительного показателя:

m = √			18 × (100 – 18)
		= √

2. Вычисление доверительных границ средней величины генеральной совокупности (Рген ) производится следующим образом:

а) необходимо задать степень вероятности безошибочного прогноза (Р =95%);

б) при заданной степени вероятности и числе наблюдений больше 30 величина критерия t равна 2 (t = 2).

Тогда Рген =Рвыб ± tm = 18% ± 2 × 3 = 18% ± 6%.

Вывод: установлено с вероятностью безошибочного прогноза Р=95%, что частота нарушения осанки функционального характера у детей 3-летнего возраста, проживающих в городе Н., будет находиться в пределах от 12 до 24% случаев на 100 детей.

3. Оценка достоверности разности результатов исследования

Данный способ применяется в тех случаях, когда необходимо определить, случайны или достоверны (существенны) различия между двумя средними величинами или относительными показателями, т.е. обусловлены ли эти различия каким-либо фактором или они случайны.

Обязательным условием для применения данного способа является репрезентативность выборочных совокупностей, а также предположение о наличии причинно-следственной связи разницы между сравниваемыми величинами (показателями) и факторами, влияющими на них.

Формулы определения достоверности разности представлены следующим образом:

для средних величин:

M1 – M2

t = √ m 1 2 + m 2 2 ;

для относительных показателей:

P1 – P2

t = √ m 1 2 + m 2 2 ,

где t - критерий достоверности, m1 и m2 - ошибки репрезентативности, М1 и М2 - средние величины, Р1 и Р2 - относительные показатели.

Если вычисленный критерий t более или равен 2 (t ≥ 2), что соответствует вероятности безошибочного прогноза Р, равной или более 95,5% (Р≥ 95,5%), то разность следует считать достоверной (существенной), т.е. обусловленной влиянием какого-то фактора, что будет иметь место и в генеральной совокупности.

При t<2 вероятность безошибочного прогноза Р<95,5%. Это означает, что разность недостоверна, случайна, т.е. не обусловлена какойто закономерностью (влиянием какого-то фактора).

Поэтому полученный критерий должен всегда оцениваться по отно-

шению к конкретной цели исследования.

ЗАДАЧА-ЭТАЛОН

на оценку достоверности разности средних величин

Условие задачи: при изучении комбинированного воздействия шума и низкочастотной вибрации на организм человека было установлено, что средняя частота пульса у водителей сельскохозяйственных машин через 1 ч после начала работы составила 80 ударов в минуту; m= ± 1 удар в минуту. Средняя частота пульса у этой же группы водителей до начала работы равнялась 75 ударам в минуту; m= ± 1 удар в минуту.

Задание: оценить достоверность различий средних значений пульса у водителей сельскохозяйственных машин до и после 1 ч работы. Число наблюдений (n), т.е. совокупность водителей, составило 36 человек.

	M1 – M2
	√ m1 2 + m2 2		√ 12 + 12 2

Вывод: значение критерия t=3,5 соответствует вероятности безошибочного прогноза Р>99,7%, следовательно, можно утверждать, что различие в средних значениях пульса у водителей сельскохозяйственных машин до и после 1 ч работы не случайно, а достоверно, существенно, т.е. обусловлено влиянием воздействия шума и низкочастотной вибрации.

ЗАДАЧА-ЭТАЛОН

на оценку достоверности разности относительных показателей

Условие задачи: при медицинском осмотре 40 детей 3-летнего возраста в 18% (m= ±6,0%) случаев обнаружено нарушение осанки функционального характера. Частота аналогичных нарушений осанки при медосмотре детей 4-летнего возраста составила 24% (m= ±6,7%).

Задание: оценить достоверность различий в частоте нарушения осанки у детей 2 возрастных групп.

P1 – P2
t = √ m 1 2 + m2 2	= √

Вывод: значение критерия t<1,0 соответствует вероятности безошибочного прогноза Р<68,3%. Следовательно, частота нарушений осанки не имеет существенных различий у детей 3- и 4-летнего возраста (различия случайны).

Типичные ошибки, допускаемые исследователями при применении способа оценки достоверности разности результатов исследования

При оценке достоверности разности результатов исследования по критерию t часто делается вывод о достоверности (или недостоверности) самих результатов исследования. В действительности же этот способ позволяет судить только о достоверности (существенности)

или случайности различий между результатами исследования.

При полученном значении критерия t<2 часто делается вывод о необходимости увеличения числа наблюдений.Если же выборочные совокупности репрезентативны , то нельзя делать вывод о необходимости увеличения числа наблюдений, так как в данном случае значение критерия t<2 свидетельствует о случайности, недостоверности различия между двумя сравниваемыми результатами исследования.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ

1. Что означает оценка достоверности результатов исследования?

2. Назовите способы оценки достоверности результатов исследования.

3. Что показывает ошибка репрезентативности?

4. Как вычисляется ошибка репрезентативности для средних величин и относительных показателей?

5. В чем заключается назначение способа определения доверительных границ?

6. Как определяется величина критерия t при вычислении доверительных границ при числе наблюдений меньше 30 (<30) и при n>30?

7. В чем заключается назначение способа оценки достоверности разности результатов исследования?

8. При каком значении критерия t разность между двумя средними величинами можно считать достоверной (существенной)?

9. Что такое «вероятность безошибочного прогноза»? Каким параметром она представлена в формуле?

10. Какие величины необходимы для определения доверительных границ средней величины какого-либо признака в генеральной совокупности?

ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ

Выберите один или несколько правильных ответов

1. Размер ошибки средней арифметической величины зависит от:

а) типа вариационного ряда; б) числа наблюдений; в) способа расчета средней;

г) разнообразия изучаемого признака.

2. Доверительный интервал - это:

а) интервал, в пределах которого находятся не менее 68% вариант, близких к средней величине данного вариационного ряда;

б) пределы возможных колебаний средней величины (показателя) в генеральной совокупности;

в) разница между максимальной и минимальной вариантами вариационного ряда.

3. Для медико-социальных статистических исследований минимально достаточной является вероятность безошибочного прогноза:

а) 90%; б) 95%; в) 99%.

4. Какой степени вероятности соответствует доверительный интервал M±3m при n > 30:

а) 68,3%; б) 95,5%; в) 99,7%.

5. Оценка достоверности полученного значения критерия Стьюдента (t) для малых выборок производится:

а) по специальной формуле;

б) по принципу: если t > 2, то P > 95%; в) по таблице.

6. При оценке достоверности разности полученных результатов исследования разность является достоверной (существенной), если при

n >30 величина t равна:

а) 1,0; б) 1,5; в) 2,0;

г) 3 и более.

СИТУАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ

В результате проведенного маммографического исследования 2000 женщин старше 35 лет, проживающих в одном из районов города К., у 20% из них были выявлены предраковые состояния молочной железы; m= ±0,9%.

1. С помощью какого способа оценки достоверности можно перенести результаты с выборочной на генеральную совокупность?

2. Достаточно ли представленной информации в условии задачи для соответствующего вывода? Обоснуйте свой ответ.

С целью определения эффективности работы золоуловителей на заводе железобетонных изделий в городе Н. вычислена среднесуточная концентрация пыли в атмосферном воздухе, которая до пуска золоуловителей составила 0,2 мг/м3 (m=±0,06 мг/м3 ) , а после ввода в

строй комплекса золоуловителей - 0,1 мг/м3 ; m=±0,01 мг/м3 .

1. С помощью какого способа оценки достоверности результатов исследования можно оценить эффективность работы золоуловителей?

2. Примените способ и сделайте соответствующий вывод.

Летальность при онкопатологии больных, леченных препаратом

№ 1, составила 10%; m= ±2%.

Врач провел ряд исследований и предлагает лечить больных новым

препаратом (№ 2), который считает более эффективным (летальность в данном случае составила 8%; m= ±2%). Критерий t равен 1,7.

2. Согласны ли вы с врачом? Обоснуйте свой ответ.

Средний вес новорожденных, родившихся у матерей с пороками сердца в роддоме № 2 города А., составил 2,8 кг, σ = ±0,3 кг.

1. С помощью какого способа оценки достоверности результатов исследования можно узнать аналогичный результат в генеральной совокупности?

2. Какая дополнительная информация необходима для применения выбранной вами методики оценки достоверности?

Какой способ оценки достоверности результатов исследования необходимо применить для переноса результатов исследования на генеральную совокупность, если известно, что при изучении организации приема больных в одной из районных поликлиник города Н. среднее время на 1 обращение в регистратуру составило 4 мин, m=±1,5 мин. Выборочно были изучены 1600 обращений пациентов в данную поликлинику.

1. Примените этот способ.

2. Сделайте соответствующий вывод.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Обязательная

1. Лисицын Ю.П. Общественное здоровье и здравоохранение. Учебник для вузов. - М.: ГЭОТАР-МЕД, 2002. - 520 с.

2. Общественное здоровье и здравоохранение. Учебник для студентов / Под ред. В.А. Миняева, Н.И. Вишнякова. - М.: Мед пресс-информ, 2002. - 528 с.

3. Медик В.А., Юрьев В.К. Курс лекций по общественному здоровью и здравоохранению. Часть I. Общественное здоровье - М.: Медицина, 2003. - 368 с.

4. Кучеренко В.З., Агарков Н.М. и др. Социальная гигиена и организация здравоохранения. (Учебное пособие). - М., 2000 - 432 с.

Он исходит из предположения о нормальном распределении вероятностей рассматриваемых факторов риска и требует в процессе построения модели расчёта VAR только оценки параметров этого распределения. После такой оценки, основанной на результатах статистического исследования, вычисление показателя VAR осуществляется путем умножения полученных стандартных отклонений на соответствующий избранному доверительному уровню расчетный коэффициент (система таких коэффициентов для каждого доверительного уровня определена математическим путём и представлена в виде определенной таблицы вычислений). При определении на основе этого метода VAR для определённого портфеля финансовых инструментов необходимо дополнительно исследовать характер корреляционных связей между отдельными инструментами. Хотя этот метод и является наиболее простым, ареал его использования очень ограничен, так как в реальной практике параметрическое распределение вероятностей факторов финансового риска встречается довольно редко.

Конец работы -

Эта тема принадлежит разделу:

Ограничению риска в системе бизнеса носят название риск-менеджмент

Под риском понимают все внутренние и внешние предпосылки которые мо.. гут негативно повлиять на достижение стратегических целей в течение точно.. определенного отрезка времени наблюдения например периода оператив..

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Твитнуть

Все темы данного раздела:

Виды рисков. Факторы, влияющие на возникновение рисков
Классификация: А) По характеру последствий: · Чистые (вызывают только убыток-риск пожара или наводнения); · Спекулятивные (могут приносить как убытки, та

Факторы, влияющие на возникновение рисков
Все рискообразующие факторы можно разделить на 2 группы: · внутренние факторы, возникающие в процессе деятельности предприятия; · внешние факторы, суще

Организация процесса управления рисками в организации
Первым этапом организации риск-менеджмента является определение цели риска и цели рисковых вложений капитала. Цель риска – это результат, который необходимо получить. Им может быть

Управление информационными рисками
Работа по минимизации информационных рисков заключается в предупреждении несанкционированного доступа к данным, а также аварий и сбоев оборудования. Для минимизации информационных рисков с

Карта рисков
Карта рисков – простой метод оценки рисков Представители разных отраслей экономики – зачастую задают, как консультантам по управлению рисками вопрос: есть ли простые и наг

Описание структуры карты рисков
На этой карте рисков вероятность или частота отображается по вертикальной оси, а сила воздействия или значимость - по горизонтальной оси. В этом случае вероятность появления риска увеличивае

Построение карты рисков
Производиться как в рамках внедрения системы управления рисками на уровне всей организации, что сложно, а зачастую и невозможно выполнить внутренними силами организации. Д

Основные шаги процесса самостоятельного картографирования рисков
1. первичное обучение 2. определение границ анализа 3. формирование состава команды 4. анализ сценариев и ранжирование 5. определение границы терпимости к риску

Методы управления рисками
Сами по себе методы риск-менеджмента достаточно разнообразны. Это связано с неоднозначностью понятия риска и наличием большого числа критериев их классификации. В следующем разделе

Моделирование по историческим данным
Метод исторического моделирования (historical simulation) основан на использовании исторических данных по изменениям факторов рыночного риска для получения распределения будущих колебаний стоимости

Метод Монте-Карло
из учебника: Метод Монте-Карло заключается в определении статистических моделей для активов портфеля и их моделировании посредством генерации случайных траекторий. З

Метод анализа сценариев
Метод анализа сценариев изучает эффект изменения капитала портфеля в зависимости от изменения величин рисковых факторов (напр., процентной ставки, волатильности) или параметров модели. Модел

Основные количественные характеристики рисков
Риск, которому подвергается предприятие, - это вероятная угроза разорения или несения таких финансовых потерь, которые могут остановить все дело. Поскольку вероятность неудачи присут

Выбор проектов на основе математического ожидания и среднего квадратического отклонения
Главной целью любого инвестора является получение ожидаемой прибыли от результатов инвестирования. Эта прибыль является ожидаемой в том смысле, что на этапе осуществления инвестирования ее величина

Закон нормального распределения (закон Гаусса)
Нормальное распределение (распределение Гаусса) используется при оценке надежности изделий, на которые воздействует ряд случайных факторов, каждый из которых незначительно влияет на результирующий

Типы математических игр
Кооперативные и некооперативные Игра называется кооперативной, или коалиционной, если игроки могут объединяться в группы, взяв на себя некоторые обязательства перед другими игроками и коор

Платежная матрица игры
Таблица, в которой показаны выплаты каждому участнику при двусторонней игре. Строки таблицы отражают результаты каждого выбора стратегии одним участником, а столбцы – результаты выбора другого. Мож

Чистые стратегии в математической игре

Смешанные стратегии в математической игре
В теории игр страте́гия игрока в игре или деловой ситуации - это полный план действий при всевозможных ситуациях, способных возникнуть. Стратегия определяет действие игрока в любой момент игры

Вопрос №24
Основная теорема теории матричных игр, или теорема о минимаксе. Если – матрица

Вопрос №25
Графический метод применим к тем играм, в которых хотя бы один из игроков имеет две стратегии. Основные этапы нахождения решения игры 2×n или m×2: 1.Строят прямые, соо

Аналитическое решение смешанной игры
Чтобы найти оптимальную смешанную стратегию игрока А: и соответствующую цену игры ν, необходим

Методика мажорирования стратегий
Мажорирование представляет отношение между стратегиями, наличие которого во многих практических случаях дает возможность сократить размеры исходной платежной матрицы игры. Рассмотри

Использование дерева решений
На практике результат одного решения заставляет нас принимать следующее решение и т. д. Когда нужно принять несколько решений в условиях неопределенности, когда каждое решение зависит от исхода пре

Функция полезности Неймана-Моргенштерна
Основные определения и аксиомы.Методология рационального принятия решений в условиях неопределенности, основанная на функции полезности индивида, опирается на пять аксиом, которые отражают м

Концепция рисковой стоимости VAR
Одной из основных задач финансовых институтов является оценка рыночных рисков, которые возникают вследствие флуктуации (благоприятном событии) цен акций, сырьевых товаров, обменных курсов, процентн

Среди ряда методов, используемых при исследовании СУ, пара­метрический метод можно отнести к наиболее объективным. Он ос­новывается на количественном и качественном описании исследуемых свойств СУ (объекта исследования) и установлении взаимосвязей между параметрами как внутри управляющей и управляемой подсистем, так и между ними. Это позволяет с помощью заранее избранной номенклатуры параметров на базе фактических данных количественно оценить исследуемый объект.

При этом зависимости между параметрами могут быть как функциональными (проявляемыми определенно и точно в каждом отдельно наблюдаемом случае) так и корреляционными (определяемые на основе корреляционного метода)

Каждая СУ обладает рядом специфических свойств, позволяющих отличить ее от любых других.

Свойство СУ - объективная особенность системы, проявляющаяся при ее создании и функционировании. Свойств у системы может быть бесчисленное множество, и в зависимости от условий и обстоятельств они могут постоянно обнаруживаться и проявляться.

Свойства будущей СУ формируются и учитываются при составлении задания на проектирование и непосредственно при самом проектировании. При создании новой системы эти свойства реали­зуются и конкретизируются. В процессе эксплуатации происходит проявление и поддержание свойств СУ. Чем сложнее СУ, тем более сложным комплексом свойств она обладает, тем сложнее формы их проявления.

Свойства могут быть простыми и сложными .

Простое свойство например, численность управленческого персонала, срок службы ТСУ, емкость запоминающего устройства ТСУ и др.

Примером сложного свойства может служить производительность труда управ­ленцев , которая включает объем выполняемых функций и численность персонала.

Любое свойство системы можно охарактеризовать словесно, численно, графически, в виде таблицы, функции, т.е. с помощью при­знаков его.

Признак свойства - качественная или количественная характе­ристика свойств системы.

Примером качественных признаков могут служить тип ОСУ, метод управления, метод оценки СУ, способ рас­чета численности персонала и т.п. Существенным значением среди качественных признаков обладают альтернативные признаки, кото­рые имеют только два взаимоисключающих варианта, например, на­личие или отсутствие ошибок в работе персонала. Помимо качест­венных альтернативных признаков свойств СУ могут быть признаки многовариантные.

Для объективной оценки любой системы ее свойства необходи­мо охарактеризовать количественно. Количественно свойства объ­екта исследования характеризуют параметры.

Частным случаем параметра СУ является показатель - количе­ственная характеристика свойств системы, входящих в ее состав и рассматриваемая применительно к определенным условиям ее соз­дания и функционирования. Следовательно, параметр системы сле­дует воспринимать как более широкое понятие, так как он может характеризовать любые свойства системы.

Многие показатели являются функциями параметров. Так, показатель электровооруженности труда зависит от таких параметров как объем потребленной электроэнер­гии, рациональность ее использования, численность персонала; нормативная численность персонала любого подразделения являет­ся функцией трудоемкости управленческих функций, квалифика­ции и других параметров

Качественные признаки также могут влиять на вид функцио­нальной зависимости показателей СУ от ее параметров. Например, способ резервирования выполняемых функций управления (качест­венным признак) оказывает влияние на вид зависимости показате­лей надежности СУ; используемый метод распределения функций управления в подразделении, являющийся качественным призна­ком, оказывает существенное воздействие на зависимость уровня качества выполняемых функций персонала от имеющегося в нали­чии профессионального состава (экономистов, маркетологов, ин­женеров и т.п.) - структурного параметра СУ. Кроме структурных существуют геометрические и другие параметры.

В параметрическом методе параметры выступают одной из важ­нейших базовых характеристик как элементов СУ, так и в целом всей системы. Они отражают взаимосвязи элементов, состояния и тенденции их развития как с качественной, так и количественной стороны. Качественные и количественные признаки СУ тесно взаимосвя­заны между собой и с ее показателями.

При исследовании СУ в основном используются:

количественные абсолютные и относительные параметры (как частные случаи - показатели). Показатели в абсолютном исчисле­нии используются для описания отличающихся исследуемых объек­тов (численность ППП, количество подразделений, затраты на пер­сонал и т.п.), а относительные показатели для характеристики, на­пример, темпов роста продаж, прибыли, численности, производи­тельности труда персонала и т.п.;

качественные признаки, в описательном виде характеризую­щие то или иное свойство системы (способ воздействия на управ­ляемый объект, метод оценки и т.п.);

классификационные (номинальные) признаки {параметры), характеризующие те свойства системы, которые не могут принимать участие в оценке, но позволяют отнести изучаемый объект к опре­деленному классу безотносительно к проведению оценки (список специальностей сотрудников, перечень марок ТСУ, типов ОСУ);

порядковые (ранговые) параметры, позволяющие качественно отличать друг от друга изучаемые объекты, что выражается в при­своении им, например, баллов (оценка успеваемости, оценка вы­ступления спортсмена), разрядов (у рабочих, спортсменов, чинов­ников), должностной табели о рангах (инженер 3, 2 и 1-й катего­рии, старший, ведущий и главный инженер).

Показатели СУ могут быть единичными, комплексными, интегральными и обобщенными.

Единичный показатель СУ - показатель, относящийся только к одному из свойств СУ. Например, единичными показателями являют­ся численность ППП, количество функций управления. Его разновид­ностью выступает относительный единичный показатель, представляю­щий собой отношение единичного показателя к нормативному (базо­вому), выражаемому в относительных единицах или процентах.

Нормативный (базовый) показатель - показатель, принятый за исходный (эталонный) при сравнительных оценках СУ. В качестве базовых принимаются, например, показатели прогрессивных СУ или конкурентов.

Базовые показатели могут быть также единичными, комплекс­ными, интегральными и обобщенными.

Комплексный показатель - показатель, относящийся к несколь­ким свойствам продукции. С помощью данного показателя можно в целом охарактеризовать подсистему, элемент СУ.

Разновидностью комплексного показателя, позволяющего с эко­номической точки зрения определить оптимальную совокупность свойств изделия, может служить интегральный показатель.

Интеграль­ный показатель - комплексный показатель, отражающий соотноше­ние суммарного полезного эффекта от эксплуатации СУ и суммарных затрат на ее создание и эксплуатацию.

Обобщенный показатель СУ – показатель, относящийся к такой совокупности ее свойств, по которой принято оценивать систему.

Полезные инструменты