Projektowanie (design) Eurostat

Transkrypt

1 Projektowanie (design) Eurostat

2 Podstawa prezentacji moduł Overall design autor Eva Elvers ze Statistics Sweden Prezentacja autora na szkoleniu w Hadze listopada 2013 r.

3 Zarys Badanie statystyczne Miary statystyczne GSBPM Jakość wybrane aspekty Projektowanie badania wybrane elementy

4 Rodzaje badań - ESS handbook for quality reports, edycja Badanie oparte na próbie (Sample survey) 2. Spis (Census) 3. Proces statystyczny oparty na źródłach administracyjnych (Statistical process using administrative source(s)) 4. Proces statystyczny korzystający z wielu źródeł danych (Statistical process involving multiple data sources) 5. Ceny lub inne wskaźniki ekonomiczne (Price or other economic index proces) 6. Kompilacja statystyczna (Statistical compilation)

5 Publikacja statystyczna, tablica zawierająca statystyki Miara statystyczna (n.p. suma, średnia lub mediana) Wartość zmiennej (n.p. obrót) dla jednostek statystycznych (np. przedsiębiorstwo) w grupie. Zasób a strumień Wyróżnia się podgrupy i domeny estymacji. Dla jednostek i miar określa się atrybut okresu czasowego

6 Decyzje do podjęcia Potrzeby użytkowników Zmienna docelowa zmienna obserwowana Koszt, jakość, możliwość zebrania danych, obciążenie respondentów Możliwość obserwacji, model, zmienne instrumentalne

7 Decyzje do podjęcia Rodzaje jednostek w statystyce przedsiębiorstw Przedsiębiorstwo Jednostka rodzaju działalności Jednostka lokalna Operat Populacja docelowa Braki pokrycia Aspekt czasu

8 Decyzje do podjęcia Źródła danych Bezpośrednie pozyskiwanie danych Wykorzystanie wtórne Dane administracyjne Wnioskowanie statystyczne Skończona populacja próba rejestr

9 The GSBPM Generic Statistical Business Process Model UNECE wersja 5.0, grudzień 2013, procesy i podprocesy

10 Organizacja krajowych US Rejestr przedsiębiorstw Podstawa operatu, informacje pomocnicze Statystyki pierwotne statystki krótkookresowe (miesięczne, kwartalne) STS Short Term Statistics Statystki strukturalne (roczne) SBS Structural Business Statistics Statystyki wtórne Rachunki narodowe, bilans płatniczy

11 Jakość statystyk Europejski Kodeks Praktyk Statystycznych (European Statistics Code of Practice 2011) ESS handbook for quality reports, edycja 2014 Przydatność Precyzja i rzetelność Aktualność i terminowość Spójność i porównywalność Dostępność i zrozumiałość

12 GSBPM i składniki jakości Wybrane podprocesy projektowania wybrane przykłady relacji Składowe jakości wyników 1. Specyfikacja potrzeb 1. Projektowanie 3. Budowa 1.1 Identyfikacja potrzeb 1.2 Konsultacja i akceptacja 2.1 Projektowanie danych wynikowych 2.2 Projektowanie opisu zmiennych 2.3 Projektowanie metodologii zbierania danych 2.4 Projektowanie operatu i doboru próby 2.5 Projektowanie procesów przetwarzania 2.6 Projektowanie narzędzi przetwarzania i przepływów 3.5 Testowanie systemu produkcyjnego 3.6 Testowanie procesu statystycznego Adekwatność Precyzja i rzetelność Aktualność i terminowość Spójność i porównywalność Dostępność i jasność

13 Zapewnienie jakości i kontrola jakości Zapewnienie jakości (Quality assurance QA): Stosowanie uznanych metod i metodologii Wiarygodność Eurostat (2012), Quality Assurance Framework of the European Statistical System. Version 1.1. Kontrola jakości (Quality Control QC): Weryfikacja Eurostat (2007), Handbook on Data Quality Assessment Methods and Tools.

14 Precyzja Źródła błędów (braku precyzji) Losowanie prób Pokrycie Pomiar Brak odpowiedzi Przetwarzanie Błędne założenia modelu Total Survey Error Weryfikacja (rzetelność) Rewizja, ocena planu badania

15 Spójność i porównywalność Spójność Łączenie statystyk Z różnych źródeł Z różnych badań Z różnych domen Tworzonych różnymi metodami Różne definicje Porównywalność przestrzenne czasowe

16 Przydatność Potrzeby użytkowników Klasyfikacja użytkowników np. cel użycia informacji statystycznych Koncepcje i definicja Satysfakcja użytkowników Kompletność Zmienne i definicje Regulacje prawne System badań

17 Aspekty projektowania Projekt Nowe badanie Zmiana istniejącego badania Ciągłe ulepszanie i poprawa Zakres metodologiczny, techniczny Szereg badań, badanie, element procesu, narzędzie,

18 Cel projektu: Optimum Wyrażone w prosty sposób Minimalizować koszty przy danej jakości. Maksymalna jakość przy danym koszcie (problem: jakość jest wielowymiarowa). Dwa podstawowe zadania Wybór, np. metod Alokacja, np. zasobów.

19 Czym się kierować? 1. Operat? 2. Próba? 3. Metoda gromadzenia danych? 4. Strategia kontaktu z respondentem? 5. Edycja danych? 6. Metoda estymacji?

20 Teoria i zasady Losowanie prób i estymacja Błąd średniokwadratowy, MSE (Mean Squared Error), błąd systematyczny. Fazy uzyskania odpowiedzi zrozumienie, wyszukiwanie,... Gromadzenie danych tryb, rodzaj danych, reżim czasowy itp. Edycja danych Kontrola jakości.

21 Projektowanie - ograniczenia Regulacje ograniczające publikacje Rekomendacje międzynarodowe Standardy Ograniczenia w gromadzeniu danych Wymagania czasowe Ograniczenia budżetowe Ograniczenia w źródłach danych

22 Co trzeba wiedzieć Populacja i sposób dotarcia do jej jednostek. Zmienność w populacji i podgrupach. Interpretacja pytań. Skłonność do udzielenia odpowiedzi, dostarczenia wymaganych informacji....

23 Metody poznawcze Badanie pilotażowe Jakościowe, wyszukiwanie problemów Ilościowe, wnioskowanie statystyczne Eksperyment zagnieżdżony Trwające badanie

24 Paradane, metadane Dane towarzyszące Wybrane dane Analiza i ocena Metadane Dane opisujące statystyki Definicje Interpretacja i analiza danych

25 Aktywny/adaptacyjny projekt Element następstwa Różni respondenci są różnie traktowani Wykorzystywane są informacje z poprzednich edycji badań (adapitve design) Wykorzystywane są informacje z bieżącej edycji (resposive design) Przykłady kamienie milowe podczas gromadzenie, edycji Tryb kontaktu, strategia monitowania

26 Optymalizacja Koszty, jakość, ograniczenia Regulacja Rodzaj gromadzonych danych, obciążenia respondentów Zasoby i budżet. Jakość zależy od sposobu wykorzystania Jakość jest wieloaspektowa!

27 Podsumowanie Praca zespołowa Praca ciągła Ograniczenia są nieodłącznym elementem Metadane, paradane (dane towarzyszące) Architektura: metodologia, IT, Integracja danych Standardy: SDMX, SIMS Single Integrated Metadata Structure System badań