Статистическая оценка. 
Статистическая оценка

Результаты измерений могут рассматриваться законченными, только когда они сопровождаются статистической оценкой полученных данных, поскольку никогда не бывает 100% уверенности в точности определенных значений.

Погрешность измерений — отличие показаний датчика s' от реального значения внешнего сигнала s:

Может быть до некоторой степени снизить за счет корректировки систематических составляющих.

Статистическая погрешность измерений — степень достоверности полученных результатов.

Международный Комитет по Мерам и Весам считает, что статистические ошибки можно разделить на две группы, хотя между ними нет четких границ:

• — группа А: погрешности, оцениваемые статистическими методами,
• — группа Б: погрешности, оцениваемые другими методами.

Статистическая ошибка типа, А обычно определяется по стандартному отклонению s, равному положительному квадратному корню из статистически определенной дисперсии, деленной на число измерений? i. Для отдельных компонентов стандартная статистическая ошибка иi обычно равна si. Стандартная ошибка показывает вклад каждого компонента в общую статистическую ошибку. Для оценки дисперсии обычно применяют статистическую обработку результатов измерений. Для этого методом наименьших квадратов находят уравнение зависимости, наиболее точно описывающей полученные экспериментальные данные, и определяют отклонения каждого измеренного значения от полученной таким образом осредненной кривой.

Для определения статистической ошибки типа Б обычно используют всю доступную информацию, включающую:

• 1. все данные, полученные в предыдущих измерениях,
• 2. знания, полученные из анализа характеристик и поведения аналогичных датчиков, использования подобных материалов и инструментов,
• 3. спецификации, выданные производителем;
• 4. данные, полученные в процессе калибровки;
• 5. статистические данные, полученные из справочников и другой литературы.

Для получения более подробной информации, связанной с определением статистических ошибок измерений следует обратиться к специализированным литературным источникам.

Закон распространения статистических погрешностей определяет способ суммированиявлияния компонентов статистических ошибок:

где n — число компонентов полной стандартной статистической ошибки. Таким образом после получения оценок всех статистических погрешностей через этот закон можно определить полную стандартную статистическую ошибку [5, c. 67].

Собираемые данные должны отвечать двум требованиям: достоверность и сопоставимость.

Достоверность — это соответствие данных тому, что есть на самом деле. Вся методика, организация и техника проведения статистического наблюдения должны быть нацелены на обеспечение достоверных данных. Общими условиями обеспечения достоверности являются полнота охвата наблюдаемого объекта, полнота и точность регистрации данных по каждой единице наблюдения.

Чтобы данные об отдельных явлениях можно было обобщать, они должны быть сопоставимы друг с другом: собираться в одно и то же время, по единой методике. Кроме того, должна быть обеспечена сравнимость с прошлыми исследованиями, чтобы можно было понять, как изменяется явление. Таким образом, необходима полная ясность организации и методологии статистического наблюдения, чтобы были понятны характер и причины различий в данных наблюдений, если таковые были вызваны именно организационно-методологическими факторами.

Сравнимость данных разных наблюдений выполняется, если использовались одно и то же определение единицы наблюдения, одна и та же методика регистрации первичных признаков и методика расчета вторичных признаков (таких, как себестоимость, производительность труда, рентабельность, ликвидность и т. д.).

Важным условием сравнимости является сохранение времени проведения наблюдения и периода или момента, к которому относятся регистрируемые данные. Например, численность студентов университета определяется на начало учебного года, стипендиальный фонд — на полгода (или год) и т. д. [5, c. 66].

Обычно рекомендуется, чтобы данные соответствовали хотя бы одному полному циклу изучаемого процесса (например, учебному, хозяйственному или финансовому году и т. д.).

Если большое влияние оказывает сезонность, то данные должны собираться по месяцам или по кварталам. Время наблюдения выбирается таким образом, чтобы наблюдаемый объект находился в наиболее стабильном состоянии.

Какой вид наблюдения применить в конкретном случае, зависит от специфики исследуемого объекта. Так, функционирование общественного производства имеет непрерывный характер: ежедневно производится и потребляется множество различных видов продукции, изменяются их запасы и т. д. Обеспечение бесперебойного производства требует непрерывного систематического учета затрат на производство и его результатов. Иной характер носят изменения в составе населения по социальному или национальному признаку, образованию и пр. В обычных условиях для больших групп населения эти признаки изменяются несущественно в короткие промежутки времени, поэтому нет надобности в непрерывной их регистрации.