WEB-ресурс научно-практических конференций

К.е.н . Гончар О.В.

Національна академія статистики, обліку та аудиту, м. Київ, Україна

КРИТЕРІЇ ЯКОСТІ СТАТИСТИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЇ

Якість завжди була однією з очевидних вимог до статистики, хоча розуміння того, що таке якість постійно змінювалось. Ще двадцять років тому якість була синонімом точності. Проте наразі вона розглядається як значно ширша категорія. В Європейській статистичній системі вона оцінюється через такі компоненти [1]: релевантність , точність, своєчасність та пунктуальність, узгодженість та порівнянність, доступність та ясність.

Релевантність показує ступінь задоволення поточних та потенційних потреб користувачів у статистичних даних. Вона свідчить про те, чи всі необхідні статистичні дані розроблені і якою мірою поняття, що використовуються (визначення, класифікації та ін.), відображають потреби користувачів. Загалом, релевантна інформація – інформація, яка стосується певної справи і збирається під певну задачу, доречна. У випадку статистичної інформації, задачею органів статистики є задоволення потреб користувачів цієї інформації. Тому саме ця категорія найбільше відображає якість статистичної інформації, а не точність, як вважалося раніше.

Точність показує ступінь наближеності розрахунку або оцінок до точного або дійсного значення. Точність – це основа якості інформації. Хоча зауважимо, що категорія точності інформації є відносною, оскільки не можна очікувати абсолютну точність, тим більше вимагати її. Точність інформації має бути такою, щоб гарантувати користувачеві прийняття вірних рішень на основі цієї інформації. У той же час, точність інформації є критичною для органів статистики, оскільки неточна інформація може призвести привести до прийняття неадекватних управлінських рішень, та, як наслідок, до згубних явищ у суспільстві. Точність пов’язана із такими категоріями як надійність, достовірність та вірогідність. До речі, часто їх взагалі використовують як синоніми, проте між ними є відмінності.

Достовірність – поняття, що характеризує знання як твердо встановлене, що виключає сумніви, форма усвідомлення істини людиною. Існують два основних поняття достовірності – як безсумнівність тих чи інших змістів свідомості та як властивість логічно обґрунтованої істини [2].

Висвітлюючи питання про достовірність знання, Г. Геворкян відмічав, що знання вважається достовірним, якщо (а) у нас є цілковита підстава стверджувати, що його істинність остаточно встановлена, так як воно не потребує подальшого обґрунтування (доведення), і тому (б) у нас є цілковита суб’єктивна впевненість, переконаність у ньому [3, с.134].

Достовірність – це суб’єктивна категорія, оскільки означає безсумнівну правильність наведених відомостей для сприймаючої їх людини. Вона відрізняється від істинності, так як відомості можуть бути достовірними або недостовірними не взагалі, а для того, хто їх сприймає. Достовірна інформація сприймається як істина, а недостовірна – як неправда. Якщо досвід доводить, що відомості відповідають дійсності, що вони вважаються достовірними.

Вірогідність – це відповідність реальному стану. Ця категорія поєднує у собі дві підкатегорії : адекватність та точність. Адекватність означає, що показник відображає саме ті властивості явищ, що встановлені задачами спостереження, тоді як точність, як ми вже зазначили, означає близькість виміряного значення показника до його справжнього значення [4].

Термін “ надійність” використовується переважно у техніці, де він визначається як властивість об’єкта зберігати у часі в установлених межах усіх параметрів, що характеризують здатність виконувати необхідні функції у заданих режимах та умовах застосування, технічного обслуговування, зберігання та трансформації. Окрім того, надійність також може відноситись до методу, який дозволяє отримувати очікувані результати.

На нашу думку, у випадку статистичної інформації цей термін можна використовувати у такому сенсі. Інформація вважається надійною тоді, коли вона на її основі можна приймати обґрунтовані рішення. Аналогічно до її розуміння в техніці, надійність статистичної інформації є комплексним поняттям, яке, зокрема, включає в себе точність.

Своєчасність характеризує інтервал часу між моментом (періодом), у який відбувалося явище або процес, що описують статистичні дані, та датою готовності (подання) цих даних. Своєчасність пов’язана з такими властивостями інформації як “ свіжість” та “ корисність” . Для багатьох рішень, особливо в управлінні на макрорівні, властивість свіжості інформації є дуже важливою. Користувачі мають бути забезпечені інформацією до того, як вона втратить свою корисність. Зазначимо, що зазвичай цей аспект якості є значно більш важливим, коли мова йде про економічну інформацію, ніж у випадку інформації щодо соціальних питань.

Пунктуальність характеризує інтервал часу між датою публікації даних і датою, на яку планували їх випуск і яку було заздалегідь анонсовано.

Доступність показує, наскільки легко користувачі можуть отримати дані. Вона визначається фізичними умовами, за якими користувачі можуть отримати статистичні дані: способи та місця отримання даних, процедури замовлення, час, необхідний для виконання замовлень, політика ціноутворення, існуючі маркетингові умови (авторське право та ін.), формати, в яких дані можуть бути надані користувачам (паперові носії, електронні носії, CD-ROM, Інтернет та ін.), наявність макро- та мікроданих тощо. Наразі питання про доступність інформації стоїть в Україні досить гостро. Це пов’язано із тим, що за радянських часів доступ до статистичної інформації був дуже обмеженим. З розвитком ринкових відносин та демократії в країні доступ до статистичної інформації постійно поліпшується, проте не такими швидкими темпами, як попит на статистичну інформацію.

Ясність статистичних продуктів показує, наскільки легко користувачі можуть зрозуміти дані. Вона характеризує інформаційне середовище даних: наявність та якість метаданих, що надаються разом із статистичними даними (текстова інформація, пояснення, документація та ін.), ілюстрації (діаграми, мапи, схеми та ін.), наявність пояснень щодо якості даних (включаючи обмеження у використанні) та відомості про те, наскільки виробник готовий надати додаткову допомогу (супровід даних).

Узгодженість двох або більше статистичних продуктів показує наскільки у статистичних процесах, у рамках яких вони вироблялися, використовували однакові концепції, класифікації, визначення і сукупності, що вивчаються, а також гармонізовані методи. Узгодженість означає, що статистичні дані можуть поєднуватися між собою і комбінуватися. У ідеальному випадку однакова термінологія, визначення, поняття та класифікації використовуються для усіх джерел інформації. Проте зрозуміло, що це не завжди є можливим, наприклад, у випадку використання адміністративних даних з різних джерел.

Треба зазначити, що особливо глибокі наслідки через неузгодженість можуть виникнути у системі національних рахунків. Результати спостережень можуть бути неузгодженими всередині країни, не кажучи вже про неузгодженість між даними з різних країн. Окрім того, навіть якщо визначення, що використовуються для даних з різних джерел, однакові, то дані з цих джерел все одно, дуже ймовірно, що будуть відрізнятись.

Порівнянність є окремим випадком узгодженості, коли статистичні дані відносяться до тих самих об’єктів, а мета їх об’єднання – зробити порівняння у часі або за регіонами, або за іншими сферами діяльності. Порівнянність відноситься до визначення впливу різниці при використанні статистичних визначень, методів та процедур вимірювання, коли статистичні дані порівнюються у часі, за географічними областями, видами економічної діяльності або іншими доменами.

Список використаних джерел:

1. European Statistics’ Code of Practice . [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/quality/code_of_practice
2. Философский словарь / под ред. И.Т. Фролова. – М.: Республика , 2001. – 719 с.
3. Геворкян Г.А. Вероятное и достоверное знание / Г.А. Геворкян . – Ереван : Изд-во АН АрмССР , 1965. – 203 с.
4. Статистика : підручник / [С.С. Герасименко , А.В.Головач, А.М. Єріна та ін.; за наук. ред. д-ра екон . наук С.С. Герасименка ]. – К.: КНЕУ, 2000.– 467с.