1. ZBIRANJE IN VIRI STATISTIČNIH PODATKOV

2. Statistično raziskovanje kot instrument pridobivanja podatkov v US
Vrste statističnih raziskovanj
Proces statističnega raziskovanja
Načrtovanje
Izvedba
Evalvacija
Okvir raziskave in zajetje
Posebnosti administrativnih virov
Registri kot okvir načrtovanja raziskav
Vzorčne raziskave
Sekundarni načini pridobivanja podatkov
Tehnike pridobivanja podatkov
Elektronsko pridobivanje podatkov
Literatura in viri

3. OPREDELITEV STATISTIČNEGA RAZISKOVANJA (SURVEY)
Survey - anketa, anketiranje, opazovanje
(Statistični terminološki slovar, str. 333)
Anketa – na podlagi vnaprej pripravljenih vprašanj, zbirani podatki o dogajanju na določenem področju, na primer anketa javnega mnenja, panelna anketa
(Statistični terminološki slovar, str.17)

4. STATISTIČNO RAZISKOVANJE V URADNI STATISTIKI
Pridobivanje statističnih podatkov v skladu z vnaprej opredeljenimi postopki in metodologijami na osnovi veljavne zakonodaje oz. PSR.

5. STATISTIČNA RAZISKOVANJA US GLEDE NA VIRE PRIDOBIVANJA PODATKOV
Popisi
Vzorčne raziskave
Uporaba podatkov iz administrativnih virov, vključno registrov
Sekundarni načini pridobivanja podatkov
Način izvedbe statističnih raziskav

6. STATISTIČNA RAZISKOVANJA GLEDE NA PREDMET OPAZOVANJA (PO STATISTIČNEM LETOPISU)
Ozemlje in podnebje
Upravna prostorska razdelitev
Poslovni subjekti
Prebivalstvo
Volitve
Izobraževanje
Raziskovanje in razvoj
Kultura in šport
Zdravstvo
Socialna varnost
Kriminaliteta
Aktivno prebivalstvo
Plače
Življenjska raven
Cene
Kmetijstvo in ribištvo
Gozdarstvo in lov
Rudarstvo in predelovalne dejavnosti
Energetika
Obrt

7. STATISTIČNA RAZISKOVANJA GLEDE NA PREDMET OPAZOVANJA (PO STATISTIČNEM LETOPISU)
Gradbeništvo
Transport
Komunikacije
Zunanja trgovina
Trgovina
Odkup
Gostinstvo in turizem
Nacionalni računi
Investicije v OS
Konsolidirana bilanca JF
Sredstva prebivalstva
Plačilna bilanca
Okolje

8. STATISTIČNA RAZISKOVANJA GLEDE NA PREDMET OPAZOVANJA (PO EUROSTATU )
Splošna statistika
Ekonomija in finance
Industrija, trgovina in storitve
Zunanja trgovina
Transport
Okolje in energija
Znanost in tehnologija

9. Proces statističnega raziskovanja US
NAČTROVANJE
IZVEDBA
EVALVACIJA
OPREDELITEV VSEBINE
OPREDELITEV IZVED.POSTOPKOV
KONTROLA REZULTATOV
EVALVACIJA META PODATKOV
OKVIR IZVEDBE
AUDITING
OKVIR RAZISKAVE
ZBIRANJE PODATKOV
OBDELAVA PODATKOV
PRIPRAVA PODATKOV
OCENE IN ANALIZE
VZORČENJE
DESIMINA-
CIJA
ARHIVIRANJE
DOKUMENTACIJA
META PODATKI

10. Načrtovanje statističnega raziskovanja
POTREBE UPORABNIKOV
OPREDELITEV RAZISKOVALNEGA PROBLEMA
OPREDELITEV CILJNE POPULACIJE
IZBIRA METODE ZA ZBIRANJE PODATKOV
NAČRT RAZISKAVE
PRIPRAVA VPRAŠALNIKA
Vir: Prirejeno po UN, Statistical Standards and Studies, No. 51

11. Izvedbene faze statističnega raziskovanja
NAVODILA
OKVIR
VPRAŠALNIK
ZBIRANJE PODATKOV
VHODNI PODATKI
BAZA
META
PODATKOV
OBDELAVA PODATKOV
ZDRUŽEVANJE IN KONTROLA
KONČNI PODATKI
OCENE IN ANALIZE
IZVEDENI PODATKI
KONČNI REZULTATI
DISEMINACIJA
ARHIVIRANJE
TISKANE PUBLIKACIJE
ELEKTRONSKI DOKUMENTI
ELEKTRONSKI PROIZVODI
Vir: Prirejeno po UN, Statistical Standards and Studies, No. 51

12. IZVEDBENE FAZE: ZA VZORČNO RAZISKOVANJE
Oblikovanje vzorčnega okvira in povezovanje s pomožnimi spremenljivkami
Izbira enot v vzorec
Priprava vprašalnika in inštrukcije
Zbiranje podatkov
Obdelava (kodiranje, logična kontrola in urejanje)
Priprava končnih podatkov
Ocene in analize
Publiciranje in diseminacija
Arhiviranje

13. EVALVACIJA
Proces ocenjevanja vseh elementov kvalitete in zadovoljstva uporabnikov – poročilo o kvaliteti
Izvajalci evalvacije

14. OKVIR RAZISKAVE IN ZAJETJE
Končni cilj vsake statistične raziskave je posplošiti dobljene rezultate na celotno populacijo.
S tega vidika determinirajo ustreznost statističnih raziskav: stopnja in popolnost zajetja, relevantnost vsebin, točnost in pravočasnost.

15. Napake pri zajetju ciljne populacije
‘UNDERCOVERAGE’
CILJNA POPULACIJA
VZORČNI OKVIR
‘OVERCOVERAGE’

16. OD IDEALA K REALNOSTI
Idealna ciljna populacija - skladna z zahtevami uporabnika
Izvedljiva ciljna populacija
Vzorčni okvir
Vzorec

17. PRIMER: analiza konkurenčnosti ponudnikov softverskih storitev v Sloveniji
PRVA FAZA: od idealne do uresničljive ciljne populacije
Nace kot osnovni okvir ?
Neformalni sektor?
Nerazpoložljivost določenih kategorij na ravni proizvodov (CPA)
KAU kot enota opazovanja?
Uresničljiva ciljna populacija: vsi PS v obdobju od 1.1. do , razvrščena po glavni dejavnosti v skupino ‘ proizvodnja softverskih storitev’.
Okoliščine izbire in dokumentiranost odločitev

18. PRIMER: analiza konkurenčnosti ponudnikov softverskih storitev v Sloveniji
DRUGA FAZA: Od ciljne populacije do vzorčnega okvira raziskave
PR ne vsebuje samozaposlenih (undercovrage)
Mrtve duše (overcoverage)

19. PRIMER: analiza konkurenčnosti ponudnikov softverskih storitev v Sloveniji
TRETJA FAZA: Od vzorčnega okvira do opredelitve vzorca
Izključitev enot , ki so prenehale delovati v tekočem letu (iz pragmatičnih razlogov)

20. PROBLEMATIKA RAZČLENITVE POPULACIJ
Z vsebinskega vidika (uporaba klasifikacij)
Z geografskega vidika (nacionalni in nadnacionalni nivo)
Časovna dimenzija
Razlikovanje med spremenljivkami toka in spremenljivkami stanja
Paneli in kohorte

21. VRSTE DEFINICIJ Konceptualne Funkcijske Operativne Razširjene Primer:
HICP
Strukturne statistike podjetij

22. HICP –Harmonised Consumer Price Index indikator infalcije v EU
Koncept: inflacija je stalno naraščanje splošne ravni cen;
Namen: HICP meri inflacijo v državah EU na metodološko usklajen način s pomočjo indeksa cen življenjskih potrebščin.
Operativna opredelitev: HICP je indeks cen Laspeyresovega tipa, ki temelji na cenah proizvodov in storitev na ekonomskem območju držav EU, namenjenih direktnemu zadovoljevanju potreb potrošnikov.

23. ADMINISTRATIVNI VIRI PODATKOV
Administrativni viri podatkov so zbirke podatkov, ki se zbirajo primarno za druge (nestatistične) namene.

24. Primerjava uporabnosti administrativnih virov podatkov in statističnih raziskovanj
Administrativni viri
Relativni nizki stroški za statistiko
Zagotovljena trajnost
Občutljivi na formalne spremembe
Stroga kontrola
Vprašanje zaupnosti in dostopnosti
Nekateri viri nezanesljivi
Opredelitve neprilagojene statističnim konceptom
Statistična raziskovanja
Stroški bremenijo statistiko
Obstoj (hranjenje) določa statistika
Spremembe določa statistika
Draga obdelava, a pod kontrolo statistike
Možnost obveznega poročanja, a vprašanje kvalitete?
Opredelitve in ostali elementi metodologije v domeni statistike
Obremenitve poročevalskih enot

25. Primerjava uporabnosti administrativnih virov podatkov in statističnih raziskovanj
Administrativni viri
Kontrola v domeni matične ustanove
Praviloma popolno zajetje
Dostopnost- praviloma elektronski mediji
Rigidnost ustanov
Majhna obremenitev poročevalskih enot
Koristi od skupnega sodelovanja

26. KOMPETENCE SURSA PRI OBLIKOVANJU ADMINISTRATIVNIH ZBIRK
28. člen ZOS:
Upravni in drugi javni organi, ki zbirajo statistične podatke izven PSR, določajo metodološke osnove za ta statistična raziskovanja po predhodnem mnenju SURSa.
Upravni in drugi javni organi morajo pred določitvijo novih ali ob dopolnjevanju obstoječih uradnih oz. administrativnih zbirk podatkov (evidence, registri, baze) o tem obvestiti SURS in zahtevati njegovo mnenje.

27. POGOJI ZA UPORABO REGISTROV V PRIPRAVI OKVIRA RAZISKAV
Vsebinski in konceptualni pogoji.
Celovitost (zajetje vseh enot ciljne populacije)
Možnost identifikacije enot
Skladnost s potrebami uporabnikov
Zanesljivost
Zajetja enot
Zanesljivost podatkov
Ažurnost
Tehnični pogoji
Dokumentiranost
Računalniška podpora
Šifriranje
Možnost klasificiranja
Administrativni pogoji

28. PRIMER: kako obravnavati (odpraviti) pomanjkljivosti registra
Cilj raziskave je analizirati konkurenčnost podjetij s softverskimi storitvami. Ciljno populacijo opredelimo kot vse KAU, delujoče kadarkoli v letu X, katerih glavna dejavnost je po SKD ‘proizvodnja softverskih storitev’. Vzorčni okvir temelji na stanju registra 1.januarja v letu X+1.

29. PRIMER: možni odkloni med opredelitvijo ciljne populacije in vzorčnim okvirom
Nevključenost samozaposlenih v PR
Brisanje iz registra enote, ki so prenehale delovati med letom x
Sprememba glavne dejavnosti pred letom x ni registrirana v registru
Mrtve enote
Napačno razvrščanje po dejavnosti
Enačenje pravnih enot s podjetji
Sprememba identifikacijske šifre brez realne spremembe
Ideje, kako odpraviti ali omiliti te pomanjkljivosti!

30. VZORČNE RAZISKAVE
Opredelitev vzorčnega okvira
Vzorčni načrt in metode ocenjevanja
Elementi strategije vzorčenja
Tehnike vzorčenja
Vprašalnik
Obremenitve poročevalskih enot

31. OPREDELITEV VZORčNEGA OKVIRA
Izbira enot v vzorec (analitične enote kot enote ciljne populacije: poročevalske enote kot enote, vključene v vzorec)
Obseg vzorčnega okvira (dileme: kako obravnavati retro- korekcije PR; skladnost okvirja za mesečne in letne raziskave)

32. VZORČNI NAČRT IN METODE OCENJEVANJA
Opredelitev vzorčnega načrta (ciljna populacija, izbor enot in verjetnosti); primer
Izbor cenilke za ocenjevanje parametrov populacije
Dejavniki vzorčnega načrta in pomen pomožnih informacij (strategija)

33. ELEMENTI STRATEGIJE
Pristranskost
Varianca
Povprečna kvadratna napaka
Koeficient variacije

34. TEHNIKE VZORČENJA Enostavno slučajno vzorčenje
Stratificirano vzorčenje
Vzorčenje v skupinicah
Vzorčenje v več stopnjah
PPS
Kvotno vzorčenje

35. PRIPRAVA VPRAŠALNIKA
Iterativni proces, povezan z vzorčnim načrtom, pričakovanih informacij in možnosti za njihovo pridobitev
Splošni pogoji in faze priprave vprašalnika
Operacionalizacija konceptov in priprava prototipa
Izbor tehnike

36. SPLOŠNI POGOJI IN FAZE PRIPRAVE VPRAŠALNIKA
Splošni pogoji izvedbe raziskave
Primerno oblikovano ‘zaprosilo’
Strategija opomnikov
Izbor tehnike posredovanja podatkov
Način posredovanja podatkov
Varstvo in zaščita osebnih podatkov
Kontaktne osebe
Testiranje vprašanje
Kvalitativni preizkus
Pilot
Celovita evalvacija
Kontrolne aktivnosti med samo izvedbo

37. Operacionalizacija konceptov in prototip vprašalnika
Ključno vprašanje: ravnovesje med (idealnim) konceptom in informacijskimi možnostmi poročevalske enote
Format vprašalnika odvisen od izbrane tehnike, skupne značilnosti:
Celovita in prepričljiva predstavitev namena in ciljev raziskovanja
Konciznost, razumljivost, jasnost
Spodbuditi zanimanje
Logična struktura in zaporedje vprašanj
Splošna priporočila

38. Splošna priporočila Izogibati se okrajšav
Specificirati vprašanje mere, točnost, podrobnost; opredeliti, kaj vključiti in kaj izključiti;
Izogibati se povezanih vprašanj ( dve v enem)
Primernejša so zaprta vprašanja
Preglednost in logičnost vprašalnika
Navodila, pojasnila
Izogibati se (z vidika respondenta) irelevantnih vprašanj

39. STATISTIKA IN RESPONDENT
Zmanjšati obremenitev poročevalskih enot
Reducirati stopnje neodgovorov
Povečati učinkovitost z uporabo ICT

40. KONCEPT OBREMENITVE POROČEVALSKIH ENOT
Kvalitativni: kvantitativni
Objektivni : subjektivni
Bruto: neto
Obvezni: prostovoljni
Maximalistični: minimalistični

41. SPLOŠNI UKREPI ZMANJŠEVANJA OBREMENITVE POROČEVALSKIH ENOT
Koordinacija in integracija statističnih raziskovanj
Koordinacija zbiranja podatkov za iste spremenljivke
Koordinacija vzorčnih okvirov
Informiranje poročevalskih enot
Primer

42. SEKUNDARNI NAČINI PRIDOBIVANJA PODATKOV
Pridobivanje podatkov s povezovanjem različnih virov
Ocene in modeli

43. Proposal for SBS Development in Slovenia: Conceptual Integration
Group variables
Recommended sources
Enterprise Demography
Investment
Labour
Employment
Output-Input
Output breakdown
Input breakdown
R&D
Modules’ specific variables
Com.Acc.
Stat.Source
B.Register
N.A.

44. UKREPI ZMANJŠEVANJA OBREMENITVE POROČEVALSKIH ENOT PRI POSAMEZNEM RAZISKOVANJU
Kar se da zmanjšati število enot opazovanja
Enota opazovanja ‘po meri’ respondenta
Opredelitve spremenljivk ‘po meri’ respondenta
Upoštevati sposobnost poročevalskih enot
Vprašalnike prilagoditi specifičnostim področja
Relevantnost vprašanj in pojasnil
Povratne informacije in merjenje obremenitev

45. STOPNJA ODGOVOROV
Mejni primeri pri določanju stopnje odgovorov?
Kako povečati stopnjo odgovorov?

46. TEHNIKE PRIDOBIVANJA PODATKOV
Način
Instrument
Tiskani vprašalnik
Elektronski
vprašalnik
Samo-anketiranje
Samostojno izpolnjevanje, dnevnik
Internet vprašalnik
CASI
Intervju
Anketar
CAPI
CATI

47. ELECTRONIC DATA INTERCHANGE EDI KOT ORODJE UČINKOVITEGA ZBIRANJA PODATKOV
Enostavna ideja - izmenjava informacij v omrežju brez posredovanja človeškega faktorja; a zahtevna uresničitev zaradi tehnoloških in konceptualnih nekompatibilnosti:
Primeri?
Postopki vzpostavljanje kompatiblinosti:
Tehnološki
Jezikovni
Računski
Ocenjevanje

48. POSTOPKI ELEKTRONSKEGA PRIDOBIVANJA PODATKOV
Pristopi temeljijo na metodah in principih elektronskega poslovanja:
EDR (Electronic Data Reporting, namenjen prenosu surovih podatkov s pomočjo elektronskih vprašalnikov)
CSAQ (Computerised Self-Administered Questionnaires)
IQML (Intelligent Questionnaire Mark-up Language; interaktivnost)
EDI Electronic Data Interchange –izmenjava informacij v omrežju brez posredovanja človeškega faktorja.
EDIFACT (for Administation, Commerce and Transport)

49. ebXML - omogoča sintakso in tudi semantiko
Aplikacije EDIFACT:
EBES na področju ZT;
GESMES General Statistical Message- časovne serije in večdimenzionalne podatke)
CLASET klasifikacije
XML – elektronska izmenjava podatkov s pomočjo spleta – omogoča več fleksibilnosti in komuniciranje (eXtensible Mark-up Language)
ebXML - omogoča sintakso in tudi semantiko

50. Elektronsko zbiranje podatkov: SLOVENIJA
EDI-FIN (v okviru TELLER)
QUESTIONATOR- tehnologija priprave vprašalnikov

51. LITERATURA
Cochran, W.G.: Sampling techniques. 3rd Ed. New York: John Wiley & Sons, 1977.
Biemer et al.: Measurement errors in Surveys. New York: John Wiley & Sons, 1991.
Košmelj B. in Rovan J.: Statistično sklepanje; Ljubljana: Ekonomska fakulteta, 1997.

52. LITERATURA
Willeboordse Ad (ed.): Handbook on the Design and Implementation of Business Surveys, Eurostat, 7/C, 1998
Use of administrative sources for business statistics puposes, Eurostat, 1999.
Križman I., Klanjšček M. in Čerk A.: Management, Organisational and Policy Issues Related to EDR in SORS; UNECE/Eurostat, Geneva, 2002, 10 str.
Kunzler Uwe: Standardisation of Statistical Data Collection and Exchange – The Current Transition from EDIFACT to XML, 12. Statistični dnevi, Radenci, 2002, str. 139 –147.

53. CIRCA: EDI in Statistics