Теория на извадковите изследвания
(РЕЧНИК НА ОСНОВНИ ТЕРМИНИ И ПОНЯТИЯ)
Речникът на основните термини и понятия е изготвен от д-р Богдан Богданов
с любезното съдействие на г-н Стефан Цонев

Автокорелационни
съвкупности
Autocorrelated
populations
2. Агрегиране
/съвкупност/
Aggregation
3. Административен
източник
Administered source
4. Актуализиране на
данни
1.

5.

Data update
Асиметрия

Наличие на времева компонента на зависимост, т.е всеки
елемент от статистическия ред да е корелиран с предходен.
Ако елементите са последователни, стъпката, наречена, "лаг"
е 1. Ако са през един, лагът е 2 и т.н.
Статистически единици групирани по определен признак
(признаци).
Законово и нормативно определен източник на информация,
който се използва за целите на статистическите изследвания.
Окончателни оценки от статистически изследвания към
определен момент. Актуализацията предполага предходен
вариант на данните. Първите данни, не могат да бъдат
класифицирани като "актуализирани". Напр.
Подобряване и допълване на съществуващите оценки за
дадено явление към определен момент.
Разпределение на статистически единици по определен
признак, което се различава от нормалното. Формулата за
измерване на асиметрията е следната:
m
 1 = 33 , където

 (x − x )
f

3

m3 =



f

- трети централен момент

(сума на

разликата между значенията на признака на отделните
единици от тяхната средна на трета степен умножена по
техният брой и разделена на общият брой единици);
 3 - стандартното отклонение на трета степен.
Теоретическата форма на нормалното разпределение е
камбана, разделена по средата от вертикална линия на две
симетрични части. Върху тази линия се намират средната,
(математическото очакване), медианата (средния член на
сортирания статистически ред) и модата (най-често срещаната
стойност от реда). При асиметричното разпределение имаме
разминаване между средна, медиана и мода.

Skeweness

Асиметрична
съвкупност
Skewed population
7. Анализ на данни
6.

Data analysis
8. Аналитична единица
Analytical unit
9. Аналитична рамка

10.

Analytical framework
Аналитични
изследвания
Analytical surveys

11. База за записване

Recording basis
12. Базисен период

Base period
13 Безвъзвратен подбор
Irretrievable selection

14. Без отговор

Non-response
15. Бенчмаркинг

Benchmarking
16. Биноминално
вероятностно
разпределение
Binominal probability
distribution
17. Биноминално
разпределение
Binominal distribution
18. Вариационен
коефициент

Coefficient of variation

Съвкупност от единици, които са измесени вляво или дясно от
центъра на тяхното разпределение (ляво или дясно изтеглена
крива).
Описание на дадено явление или процес по оценки от
проведено статистическо изследване. Завършва с конкретни
изводи, заключения и хипотези.
Обекти на статистически наблюдения.
Предварително дефинирани ограничителни условия за
разработване на анализ на данни от статистически
наблюдения.
Статистически изследвания на общественозначими явления и
процеси. Аналитичното изследване предполага модел на
връзки и зависимости. Осъществява се чрез приложение на
статистически инструментариум.
Технически създадена специална система за отразяване на
информацията от проведени статистически изследвания.
Период определен за начален, с който се сравнява
последващото развитие на изучаваното явление.
Подбор, при който веднъж избраните единици, не участват в
следващи извадки.

Единица/и на статистическо изследване от която (които) не са
получени желаните данни по една или друга причина.
Белязана единица на статистическо наблюдение по
определено значение на даден признак. В много случаи се
използва, като определен “стандарт”.
Разпределение, при което единиците от статистическия ред са
независими една от друга и могат да имат само две стойности
с еднаква вероятност.
Статистическо разпределение, където единиците на
наблюдение се разпределят по определен признак с две
значения, в зависимост от честота на изпитанията.
Характеристика на статистически ред, равна на частното от
дисперсията разделена на средната,
умножено по 100, ако е в %. Среща се като елемент от
формула за определяне обема на извадка при зададена
максимална грешка в %.

19. Верижен индекс

Ред от съотношения между оценките от дадено статистическо
изследване. Всяка оценка е последователно знаменател в
Chain index
съотношението с предходната.
20. Вероятност, която е Вероятност, пропорционална на стойността на отделната
пропорционална
на единица. Например извадка, при която големите предприятия
оцененият размер
попадат в извадката с вероятност пропорционална на
големината им, а не на броя им, който в съвкупността е
относително малък.
Пример с реални данни: 2 извадки с макс. грешка 5% и
равнище на значимост 95%
1.Извадка, с вероятност пропорционална на броя (размера на
групата)
Групи по
Брой
Брой в
% на
брой заети предприятия извадката извадката от
в
общия брой
съвкупностт
в
а
съкупността
1 - 15
16 - 351
352 - 8217
8218 - 13857
Общо

314599
23657
618
3
338877

10089
759
20
1
10869

3.21
3.21
3.24
33.33
3.21

2. Извадка, с вероятност пропорционална на размера на
единиците
Групи по
Брой
Брой в
% на
брой заети предприятия извадката извадката от
в
общия брой
съвкупностт
в
а
съкупността
1 - 15
16 - 351
352 - 8217
8218 - 13857
Общо

314599
23657
618
3
338877

447
596
283
3
1329

0.14
2.52
45.79
100.00
0.39

В пример 1 извадките са пропорционални на броя в групата от
генералната съвкупност - около 3.21%, като наймногобройната група от най-малки предприятия има и найголяма извадка. (В последната група има 33%, защото няма
как да вземем 3.2% от тези предприятия).
В пример 2 първа група с най-малки предприятия е
представена с едва 0.14% извадка, следващата, с 13 пъти по
малко предприятия има 17 пъти по голям дял извадка (2.52%)
и така до групата на най-големите, която е с 100% извадка.
Probability proportional При втория пример, необходимия размер на извадката е само
to estimate size
1329 предприятия.
21. Вероятностно
Вероятността, с която се осъществява подбора на единиците за
извлечение,
наблюдение, когато имат различни значения на признака.
пропорционално
на Например даден преброителен участък съдържа 120
размера
домакинства, които са разпределени по брой на членовете,
както следва: 10 – едночленни; 20 – двучленни; 30 –

тричленни; 50 – четиричленни; 10 – петчленни. Трябва да
бъдат избрани 6 домакинства за наблюдение. Стартовото
число е 5, подборната стъпка 20 (120 : 6 = 20). Следователно
първото домакинство е едночленно, тъй като № 5 е в групата
на едночленните домакинства. Следващото е № 25 (5 + 20 =
25), попада в групата на двучленните; № 45 – тричленно; № 65
– четиричленно; № 85 и № 105 – също са четиричленни
Probability proportional домакинства. По този начин пропорционално на размерът им
to size
са избрани домакинствата за наблюдение.
22. Вероятност
Число, характеризиращо степента на възможност за поява на
Probability
случайно събитие.
23.

Вероятностно
разпределение

Probability distribution
24. Взаимопроникващи
подизвадки
Interpenetrating
subsamples
25. Време на прекъсване
на поредицата
Time series break
26. Времеви обхват

27.

Time coverage
Въпросник

28.

Questionnaire
Възвратен подбор

29.

Reflexive selection
Вътрешногнездова
корелация

30.

Intracluster correlation
Географско
разслоение

31.

Geographical
stratification
Гнездова извадка

Cluster sampling

Разпределение, при което значенията на променливите се
появяват с определена вероятност.
Поредица от случайни извадки от единици (обекти на
статистическо наблюдение), които се формират независимо
една от друга и са в състава на една обща извадка.
Определен момент, в който е направена промяна в
методологията на статистическото изследване и оценките
стават методологически несравними.
Времевите отграничения, които се вземат предвид, когато се
осъществява дадено статистическо наблюдение и се
разработват оценките от него.
Документ (анкетна карта, дневник, формуляр и т. н.), които се
използва при статистически наблюдения за получаването на
точно определена информация.
Единиците на наблюдение имат повече от един шанс за
попадане в извадката за наблюдение.
Коефициента на вътрешногнездова корелация измерва
корелацията между единиците по даден признак в определен
район. Когато е налице пълна вътрешногнездова корелация,
точността на извадката се влошава. Степента на
вътрешногнездова корелация зависи от типа на гнездата
(населени места, домакинства, предприятия и други) и от
характера на признака, по който се осъществява изследването.
Степента на корелация е сравнително по-голяма при такъв тип
гнезда, съдържащи по-малък брой елементарни единици.
Организационно удобства, създадени, за да се получат
определени данни за обекти на статистическо изследване, при
което слоевете са компактни територии, като например
градските райони. Разслоението се прави с цел увеличаване на
точността на оценките, доколкото са налице много фактори,
по силата на които лицата от един район притежават сходство
в своите основни характеристики.
Многостепенна извадка от единици за наблюдение. Например
при наблюдение на домакинствата по определени признаци
извадката може да се формира на две степни. На първа степен
се избират преброителни участъци (гнезда), а на втора –
домакинствата от вече избраните гнезда.

32.

33.
34.
35.

36.

37.

38.

39.

40.

41.
42.
43.

44.

45.

46.

Горна граница
доверителност

на Достигнатото най-висока стойност на интервала, в който се
съдържа изчислената оценка на параметър. Това е резултат от
проведено
представително
извадково
статистическо
изследване. Изчислява се като сума от оценката плюс
Upper confidence limit
максималната грешка при определено равнище на значимост.
Грешен отговор
Невярно информация, получена на въпрос от проведено
Response error
статистическо изследване.
Грешка
В смисъл грешка, получена при провеждане на статистическо
Error
изследване (изчерпателно или извадково).
Грешка на анкетьора

Грешка
получена,
като
резултат
от
непознаване
инструментариума
на
провежданото
статистическо
Interviewer error
изследване.
Грешка в извадката Грешки,
придружаващи
оценките
от
провежданите
(извадкови грешки)
представителни извадкови изследвания. Дължи се на
извадковия характер на изследването, където се наблюдава
представителна част от генералната съвкупност. Ако
извършим множество извадки от същата съвкупност, грешката
Sampling error
на средната от оценките ще клони към нула.
Грешка на оценката
Виж “Грешка в извадката”.
Error of estimation
Грешка
при
измерване
Measurement error
Грешка
при
кодрането
Coding error
Грешки
в
изследването
Errors in surveys
Данни
Data
Двустепенна извадка
Two-stage sampling
Двуфазна извадка
Two-phase sampling
или
Двоен подбор
Double sampling
Дизайн на въпросника

Неправилно отразяване и регистрацията на информацията при
изследването.
Грешно класифициране на получената информация. Отнасяне
на получените данни към кодове, не съответстващи на тяхното
съдържание.
Следствие на инструментариум, които не съответства на
наблюдавания процес или явление.
Информация, получена в резултат от проведено статистическо
изследване.
Извадка, при която на първа степен се избират изходни
единици, а на втора степен се избират елементи от тях.
Изследване, при което, за да се оцени теглото на определен
слой (променлива) се планира извадка с по-голям обем,
отколкото се предвидено в началната фаза.

Оформление на въпросника за респондентите на
статистически изследване: начин на задаване на въпросите;
вид на събираната информация; подреждане на рубриките;
бележки към въпросите; кратки инструкции; насочващи
Questionnaire design
указания и т. н.
Динамични редове
Характеризират развитието на определен показател във
времето. Компонентите на всеки динамичен ред са: тренд;
Time series
сезонна компонента; остатъчен (случаен елемент).
Дискретно,
Прекъснато честотно разпределение, при което честотите са
равномерно
еднакви за всички значения на признака. То има за графичен
разпределение
образ права линия, успоредна на абцисната ос. Рядко се среща
при емпиричните изследвания, но е добър еталон при
статистическия анализ. Като такъв се използва например при
Discrete
uniform изучаване на диференциацията на доходите, когато се
distribution
построява кривата на Лоренц.

47. Дисперсия

Стандартното отклонение на квадрат, което се изчислява от
отклоненията на осредняваните величини от средната
аритметична, разделена на броят на наблюдаваните единици:

(

 x−x
 =
N
2

48.

49.

51.

52.

53.
54.
55.
56.
57.

2

Variance
Доверителен интервал Интервалът, в който се намира истинският параметър на
генералната съвкупност x 0 . Крайните стойности на интервала
са неговите граници. Пример: границите, в които се намира
стойността на истинския параметър се намират по формулата:
x − 2.58 x  x0  x + 2.58 x ,

Confidence interval
Доверителен
коефициент

Confidence coefficient
50.

)

Където: x 0 е истинският параметър; x е оценката за
параметъра по данни от извадка; 2.58 е гаранционен множител
(намира се в таблица);  x е стандартна грешка на оценката.
Гаранционен множител, чрез който се изразява доверителната
вероятност. Табулиран, неговите стойности са в таблицата за
нормално разпределение. Най-често се използват стойностите:
z = 1, в интервала x  1 x , което означава, че се обхваща
68.27% от площта под нормалната крива; : z = 1.96, в
интервала x  1.96 x , което означава, че се обхваща 95%; z =
2.58, в интервала x  2.58 x , което означава, че се обхваща
99% от площта и т. н.
за Инструментариум за провеждане на дадено статистическо
изследване.
of

Документация
методологията
Documentation
methodology
Долна граница на Виж „Доверителен интервал”.
доверителност
Lower confidence limit
Достоверност
Понятие за качеството на статистическите данни. Най-често се
свързва наличието или отсъствието на нестохастични грешки
Accuracy
на оценките.
Достъпност
Понятие за възможността да бъде осъществено наблюдението
Accessibility
на респондентите, попаднали във формираната извадка.
Дублирана извадка
Виж взаимопроникващи извадки.
Replicated sampling
Единица
В смисъл на статистическа единица – обект на наблюдение.
Unit
Единично наблюдение Наблюдение на статистическа единица, група от единици или
Single observation
извадка, формирана с определени цели.
Ексцес

Отклонение от нормалото статистическо разпределение по
отношение на върховата изтегленост на кривата. Ексцесът
може да бъде положителен или отрицателен. Изчислява се
формулата:
m
 2 = 44 , където

 (x − x )
f

4

m4 =



f

- четвърти централен момент (сума на

разликата между значенията на признака на отделните

58.

Kurtosis
Елемент
Element

59.

Елемент от данните

60.

Data element
Загуба

61.

62.

63.

64.

65.

66.

67.
68.
69.

70.

71.

единици от тяхната средна на четвърта степен умножена по
техният брой и разделена на общият брой единици);
 4 - стандартното отклонение на четвърта степен.
Част, група от единици, разглеждани като елементи на
наблюдавана съвкупност.
Информацията за определени значения на признаците, по
които се наблюдават единиците в съвкупността. Например:
среден доход само на тричленни домакинства.
В смисъл на загуба на статистическа информация в резултат
на нарушени процедури, необходими за осъществяването на
едно статистическо изследване.
на В смисъл на защита анонимността на респондентите,
участващи в статистическите изследвания.

Loss
Защита
статистическите
данни
Statictical
Data
Protection
Извадка
без
заместване
Sampling
without
replacement
Извадка
от
населението
Sampled population
Извадка
със
заместване
Sampling
with
replacement
Извадково изследване

Извадка, в която отпадналите от наблюдение единици не се
заместват с други.
В смисъл на представителна извадка, възпроизвеждаща
характеристиките на генералната съвкупност с предварително
планирана точност на оценките за тях.
Извадка, при която избраните случайно единици за
наблюдение нямат втори шанс за попадане в извадката.

Изследване осъществявано чрез изучаване на част (извадка) от
генералната съвкупност, която може да бъде от физически
лица, домакинства, семейства или различни обекти
(предприятия, ведомства, жилища, стопанства и т. н.).
Извадковото изследване може да бъде представително т. е. да
възпроизвежда характеристиките на генералната съвкупност.
Извадковото изследване може да бъде и непредставително,
Sample survey
като данните от него се използват за специфични потребности.
Изменение
В смисъл изменение на процедурите при осъществяването на
едно статистическо изследване. Най-често промените се
правят с цел да се актуализира начина на изследване на дадено
явление и процес, които се развиват и еволюират в определена
Change
степен и аспект.
Измерение
Визира признаците, по които се наблюдават единиците от
Dimension
извадката.
Изследвана единица
Статистическият обект на наблюдение. Виж “Извадково
Observation unit
изследване”.
Изследване
Получаване на данни от специално осъществено изследване за
удовлетвореността на мнението и оценките на потребителите за качеството,
потребителите
надежността и бързината, с която се удовлетворяват техните
User satisfaction survey потребности от статистическа информация.
Източник
В смисъл източник на статистически данни, който може да
бъде резултат от проведено статистическо изследване,
Source
административни регистри, документи и т. н.
Изучавана област
Конкретно дефинирано явление и процес – обект на
Domain of study
статистическо изследване.

72.

73.

74.

75.
76.

77.
78.

79.

80.

81.

82.

Изходни
единица

(извадкова) В смисъл на единица, съдържаща подединици. Например
изходните единици на статистически подбор могат да бъдат
преброителни участъци (гнезда), съдържащи определен брой
Рrimary (sampling) unit домакинства.
Интеграция на данни
Обединяване (агрегиране) на данни. Например данните за
общите доходи на членовете от домакинствата се формират от
различни източници (работна заплата, пенсии, социални
Data integration
помощи и т. н.).
Интерполация
Попълване на липсващи данни в статистически ред (в
участъка между началото и края на статистическия ред –
вариационен и динамичен), чрез който се изследва дадено
явление или процес. В много случаи се използва и техниката
на екстраполация, където се осъществява продължение на
данните за статистическия ред. И двете процедури се
осъществяват въз основа на използването на статистически
методи и предполагат задълбочени познания за същността и
Interpolation
природата на изследваните явления и процеси.
Информация
В смисъл на статистическа информация, получена чрез
Information
статистическо изследване.
Kачествени признаци Значенията на тези признаци се дефинират словесно.
Например: пол; семейно положение; професия; образование и
Attributes
т. н.
Квота
Дефинирана по определени признаци група от обекти.
Quota
Квотна извадка
Извадка, формирана от статистически единици по точно
определени признаци. Само по тези признаци извадката се
Quota sampling
счита за представителна.
Качество
В смисъл качество на статистическите данни, което зависи от
стриктното спазване на цялостната технология при
Quality
осъществяването на едно статистическо изследване.
Класификация
Класификацията е изчерпателен набор от отделни (дискретни)
и взаимно изключващи се категории, които могат да бъдат
свързани с една или повече изучавани/измервани променливи,
регистрирани
в
статистическо
изследване
или
в
административен регистър при събиране и/или представяне на
данни. Например: икономически дейности; професии;
Classification
продукти; болести; занятия и т.н.
Кодиране

Действие или процес на отнасяне на единиците на изучаваната
съвкупност към подходящата класификационна групировка и
присвояване на съответен код на единицата. Отнасянето и
кодирането към определена позиция на класификацията се
извършва на основата на определяне дали класифицираният
Coding
обект притежава или не даден признак/характеристики.
Ковариация
на Средна аритметична от произведението на разликите между
извадковите средни
извадковите средни и средните на генералната съвкупност.
Има следният аналитичен вид:
N −n 1
E y −Y x − X =
 yi − Y xi − X , където:
nN N − 1
y i и xi са двойка променливи, определени за всяка единица на
съвкупността;
Covariance of sample y и x - съответстващи средни за проста случайна извадка с
обем n.
means

( )( )

(

)(

)

83.
84.

85.

86.

87.

88.

89.

90.

Количествени данни
Qualitative data
Комбинирана оценка
на отношение
Combined
ratio
estimate
Контрол
на
качеството
на
изследването

Данни, изразени в мерни единици.
Отношение между две оценки по данни от извадка.

Дава се отговор на поредица от въпроси за точността и
достоверността на събраните данни. Допълнително се
осъществяват изследвания, доказващи точността и обхвата на
данните от изследването. Например такива контролни
изследвания за точност и обхват на данните се извършват
Qualitative
control непосредствено след преброяванията на населението и
survey
жилищния фонд.
Контролирани
Наблюдаване на част от единиците в извадката по признаци,
експерименти
които са важни. Оценките за тях се сравняват с оценки от
друго изследване (контролна група), за да се даде отговор на
Controlled experiments въпроса за статистическата значимост на отклоненията.
Контролиран подбор
Метод чрез който се увеличава вероятността предпочитани
комбинации от единици да попаднат в извадката (и се
намалява вероятността за не предпочитаните). Така може да се
постигне по-малко разсейване в определени групи в сравнение
Controlled selection
със стратифицирания случаен подбор
Конфиденциална
Информация, при която се запазва анонимността на
информация
респондентите.
Confidential data
Концепционна схема
Кратко и конкретно съдържание и описание на етапите и
целите, определящи начина и подхода за реализирането на
Concept scheme
общественозначими идеи
Корекция
за Корекция на стандартната грешка, която се изразява с
непрекъснатост
множителя:
1

Correction
continuity
91.

92.

93.

for

n

, където

n - обем на извадката
Корекция за крайност Корекция на стандартната грешка, която се изразява с
на
генералната множителя:
съвкупност
n
1 − , където
N
n
- отношение между обем на извадката и обема на
N
Finite
population
генералната съвкупност.
correction
Корелограма
Графика, представяща коефициенти на корелация между
двойки наблюдения. Например: графика изразяваща
Correlogram
зависимостта между различни източници на доходи.
Корелационен
Корелационният коефициент е число между -1 и 1, което
коефициент
измерва степента в която две променливи са линейно
свързани. Ако зависимостта е идеално линейна, и двете
променливи се изменят едновременно и е еднопосочно,
коефициента е 1. В обратния случай, ако едната нараства, а
другата намалява коефициента е -1.
Различава се от функционалната зависимост, при която на
всяко значение на независимата променлива съответства

94.

Correlation coefficient
Крайна корекция

95.

End correction
Критична стойност

96.

Critical value
Латински квадрати

точно определено значение на зависимата променлива. Често
пъти в статистическата литературата корелационната
зависимост се нарича “смутена функционална зависимост”.
Метод за претегляне на първият и последният член на
систематично формирана извадка от съвкупност с наличието
на линеен тренд. При използване на този способ на
претегляне извадковата средна е равна на истинската средна за
съвкупността.
Теоретична стойност, която се намира в специално
разработени таблици. Определя се при определени степени на
свобода и зададено равнище на значимост. Използва се при
проверка на хипотези относно разликата между средни
величини и относителни дялове.
Използва се когато единиците могат да бъдат представени в
пространство, разграфено с мрежа от квадрати. Подходящ при
изучаването на рядко срещани признаци. Прави се извадка и
ако се попадне на рядко срещан признак, допълнително се
изучават съседните квадрати.
Пример е изучаването на видовото разнообразие в биологията.

97.

98.

99.

Използват се при формиране на случайна извадка, с което
Latin squares
значително се подобрява точността на оценките.
Липсващи
данни, Обикновено е свързано с отсъствието на информация при
информация
провеждане на дадено статистическо изследване. Основните
причините са нежеланието на респондентите да отговорят на
определени въпроси или пропуски в инструментариума на
Missing data
изследването.
Медиана
Значение на признака на единицата в средата на
статистическия ред, подреден низходящо или възходящо (по
Median
значенията на признака).
Максимална грешка
Произведението на гаранционният множител и стандартната
грешка:
Max. error

100.

Методология

101.

Methodology
Метаданни

Metadata set

Δ = z x
В смисъл на разработен инструментариум за осъществяване на
статистическо изследване. Включва подхода и стратегията за
провеждане на изследването: понятиен апарат; класификации
и номенклатури; дизайн на извадката; програма и срокове за
провеждане на всеки етап от изследването; техническо
задание и програмно осигуряване.
Възможно най-краткото определение е: “данни за
статистически
данни”.
Статистическите
метаданни
представляват данни и друга документация, която описва
обектите по формализиран начин. Те осигуряват информация
за данните, както и за тяхното производство и използване.
Статистическите
метаданни
описват
процесите
и
инструментите свързани с производство и използване на
статистически данни. Статистическите метаданни могат да
бъдат класифицирани по различни начини, но има много
важно различие между метаданни, необходими за търсене и
показване на данни (структурни метаданни) и метаданни,
които дават повече информация за дефинициите,
методологиите, процесите и
качеството
(справочни
метаданни).

102.

Наблюдение

104.

Observation
Набор от данни
Data set
Навременност

105.

Timeliness
Неизвадкова грешка

106.

Non-sampling error
Неизместена оценка

103.

107.

Unbiased estimate
Нейманово
разместване

Работата на терена, включваща основно посещение на
респондентите, интервюта и регистрация на данните,
съответстващи
на
предварително
подготвеният
инструментариум за статистическото изследване.
В смисъл на файлове с данни, резултат от проведено
статистическо изследване.
Резултати
от
проведено
статистическо
изследване,
представени в предварително определени срокове и в
съответствие с актуалността на наблюдаваните явления и
процеси.
Грешка, дължаща се на неслучайни фактори. Например:
пропуски в инструментариума на изследването; нежелание на
респондентите да представят исканата информация;
некомпетентност на анкетьорските екипи при работата на
терена.
Оценка, получена без намесата на субективни фактори в
пълно съответствие с условията за рандомизация при
формиране на извадката.
Обема на извадката при зададена точност се изчислява от
предварителни данни за разсейването на изучавания признак.
Ако това не възможно, се използват данни за друг, корелиран
с изучавания признак.
Голямото разсейване води до голяма извадка. Един от
методите за намаляване обема на извадката при запазване на
точността, е групиране (стратифициране) на единиците от
съвкупността, така разсейването в отделните групи да е помалко от това на генералната съвкупност. Така сумата на
извадките за отделните групи е по малка от обема на
извадката при не стратифицирана съвкупност.
Обема на извадките за отделните страти може да се определи:
1. пропорционално на броя на единиците в групата
(пропорционален подбор) и
2. пропорционално на разсейването в групата (оптимален
подбор).

Neyman allocation
108.

Оптималният подбор води до значително по-малка извадка в
сравнение с пропорционалния. Носи името на Нейман (1934),
но по-късно е открита публикация на Чупров (1925).

Необходим размер на Извадка, съдържаща определен брой единици за наблюдение,
извадката
които осигуряват желаната точност на оценките за найважните
показатели.
Изследователите
предварително
определят обема на извадката в съответствие постигането на
точност на оценките за определени показатели, които от своя
страна имат фундаментално значение за анализа на
резултатите от изследваното явление или процес. Формулата
за определяне на размера на извадката при безвъзвратен
подбор е следната:
z 2 02 N
n= 2
, където
 X N + z 2 02

Size of sample needed

z – гаранционен множител;  x - максимална грешка;  0 стандартно отклонение в генералната съвкупност; N – обем на
генералната съвкупност.

109.

110.

Неполучаване
отговор
No response
Нормално
разпределение

на В смисъл на отсъствие на информация от респондентите при
провеждане на статистическото изследване.
Открито и описано от Карл Фридрих Гаус (1777 – 1855 г.) и
Пиер Симон Лаплас (1749 – 1827 г.). Кривата, описваща
нормалното разпределение е идеално симетрична с релеф на
камбана. Практическият смисъл на това разпределение е
свързан с централната пределна теорема и други теореми. От
тях следва, че каквото и да е разпределението в дадена
генерална съвкупност, при достатъчно голям брой извадки
тяхното разпределение задоволително ще се апроксимира с
нормалното разпределение. Средната на извадките ще имат
нормално разпределение с обща средна аритметична, равна на
средната аритметична на генералната съвкупност и дисперсия
 02
т. е. n пъти по-малка от дисперсията на генералната
n
съвкупност (стандартното отклонение съответно е

0

). Тази
n
ситуация създава големи възможности за анализ и особено за
оценяване параметрите на генералните съвкупности по
характеристиките на извадките.

111.

Normal distribution
Обект
Object

112.

Област на извадката

113

114.

115.

116.

За пръв път закономерността за приближението на
разпределението на извадковите средни към нормалното
разпределение с увеличаване обема на извадките е обобщено в
теоремата на Ляпунов (1857 – 1918 г.) и се нарича централна
пределна теорема.
В смисъл на обект - единица на статистическо наблюдение.

Определя се от генералната съвкупност, от която се излъчва
извадката за наблюдение. Например това може да бъде
населението на страната, домакинствата, семействата,
Area sampling
предприятията и други.
Област н изучаване
Оценки за точно дефинирани групи на които е подразделена
съвкупността за изследване. Например доходи на
домакинствата с 0, 1, 2, 3 и повече деца до 14 годишна
Domain of study
възраст.
Обобщени данни
Данните могат да се сумират по точно определени признаци,
което предполага еднаквост на мерните единици. Например
общият доход на домакинствата е формиран от точно
определени източници (работна заплата, пенсии, социални
обезщетения, помощи, стипендии и други). При извадковите
изследвания агрегираните данни се отличават с по-висока
Aggregated data
точност на оценките.
Обработка
на Изчислителни процедури, при които се определя размера на
грешката
стандартната (стохастичната) грешка на оценките от дадено
извадково изследване. Подобни процедури се осъществяват и
при изчерпателните изследвания, където се определят
Processing error
грешките на регистрация.
Обработка на данните Дейност, при която се използват специално подготвени
програми, чрез който се получават обобщаващи резултати
(таблици, средни величини, относителни дялове, коефициенти
за оценка на връзки и зависимости и други) от проведено

статистическо изследване.

Data processing
117.

118.

119.

120.
121.

122.

123.
124.

125.

126.

127.

128.

Обхват

В смисъл на предварително дефинирана методика, визираща:
единиците за наблюдение; признаците, за които ще се събира
информация; времето и пространството, в което се
осъществява изследването.
на Виж ”Необходим размер на извадката”

Coverage
Ограничения
допустима грешка
Limits
of
error
tolerable
Ограничение
В смисъл на предварително дефинирани ограничителни
условия (рамка), при които се осъществява дадено
Constraint
статистическо изследване.
Описателни мерки
Вербално
описани
етапите
за
осъществяване
на
Descriptive measures
статистическото изследване.
Описателно
Извадковите изследвания условно може да се разделят на два
проучване
вида: описателни и аналитични. Целта на описателните
изследвания се състои да се получат сведения за някакви
големи групи: например, за броят на мъжете, жените и децата,
гледащи една или друга телевизионна програма. При
аналитичните изследвания се сравняват различни подгрупи
съвкупности, за да се установи, съществува ли между тях
някакво различие, което позволява да се построи и провери
хипотеза за природата на силите, действащи в дадена
Descriptive survey
съвкупност.
Оповестяване
на Данните от статистическите изследвания се представят пред
статистическите
обществеността и се публикуват по точно определени правила
данни
и ред, установени със Закона за статистиката.
Statistical disclosure
Определение
Кратко и точно обяснение на ключови понятия, използвани
Definition
при подготовката на едно статистическо изследване.
Определение
на Описание на променливите, съдържащи се във файловете с
структура на данните информация – резултат от проведено статистическо
Data
structure изследване.
definition
Оптимално
Процедура, извършваща с цел постигането на желаното
разпределение
в равнище на точност на оценките при сравняването на
стратифицираната
различните слоеве. По този начин се минимизират и разходите
извадка
за издръжка на изследването.
Optimum allocation in Виж "Нейманово разместване" и "Вероятност, която
stratified sampling
пропорционална на оцененият размер"
Отклонение
В смисъл на изместване на оценките извън интервала
(изместване)
доверителност, като резултат най-често от отказа
респондентите да участват или отговарят на въпроси
провеждащото се изследване.

Bias
Относителна
дисперсия
Relative variance
Относителна точност

е
на
на
от

При достатъчно голям брой случайни извадки, сумата на
техните отклонения около действителната величина ще клони
към нула. При изместени оценки това не се случва.
Отношение между стандартната грешка и оценяваната
величина.
Разпределение на изследваната съвкупност на слоеве, при
което се понижава дисперсията и на единиците по определени

Relative precision
Относително
изместване
Relative bias
130. Отчетна единица
Reporting unit
129.

131.

132.

133.
134.

135.
136.

137.
138.

139.

140.

144.

145.

Изместване на оценка, отнасяща се до отношение между две
величини (променливи).
Единица на статистическо наблюдение, за която се събират
данни.

Оформление
изследването
Survey design
Оценяване

на В смисъл на цялостно подготвен инструментариум на
статистическо изследване.

Multinominal
distribution
Понятие

Виж "Биномиално разпределение", което е частен случай с
две значения
Определение
на
ключови
елементи,
специфични
словосъчетания, фундаментални изрази (термини), чрез които
се формира инструментариума на дадено статистическо
изследване.
Логическият ред, по които се осъществява статистическото
изследване.
В смисъл на поредица от файлове с данни, като резултат от
проведено статистическо изследване.

Числов израз на основни характеристики (показатели) на
статистически разпределения, получени в резултат на
проведени
представителни
извадкови
статистически
Estimation
изследвания.
Параметри
Наименование
на
характеристики
(показатели)
на
Parameters
статистически разпределения.
План за статистическа Включва начина за формиране на извадката и работата на
извадка
терен (график за реализация).
Sampling plan
Поверителност
Запазване на анонимността на респондентите, участващи в
Confidentiality
статистическите изследвания.
Повторно интервю
Повторно посещение на респондентите, попаднали веднъж в
дадено изследване. Целта е да се подобри достоверността на
информацията, да се попълни липсващата информация и да се
Reinterview
сравнят резултатите от първото посещение.
Погрешно заключение Извод, който е направен от недостоверни данни или оценки с
Erroneous conclusion
ниска стохастична точност.
Подгрупа
Ограничена подсъвкупност (слой) от статистически единици –
част (елемент) от извадка, чрез която се осъществяват
Stratum
представителни статистически изследвания.
Полиноминално
Разпределение на статистическите единици на повече от две
разпределение
значения на признака.

Concept
141. Последователност
Consistency
142. Поток от данни
Dataflow
143.

признаци. Целта е да се увеличи точността на оценките.

Правдоподобност
Credibility
Праг
Threshold
Преброяване
населението

Census

Достоверна характеристика на изследваното явление или
процес.
Равнище, отграничение, разделителна линия. Например: праг
на бедност – дохода в стойност, разделящ бедните от
небедните слоеве на обществото.
на Периодично изчерпателно изследване на населението. Целта е
да се получи основна информация (пол, възраст, образование,
професия, етническа принадлежност, вероизповедание и т. н.)
за всички лица, които са постоянно население на страната.
Обикновено се провежда веднъж на 10 години.

146.

147.
148.

149.
150.

Представителна
извадка
Sampling
Прекъсване
Cut-off
Прекъснати
динамични редове

Time series break
Повторно извадка
Repeated sampling
Приблизителен

151.

Approximate
Признак
Item

152.

Приписване
/вмъкване/

153.
154.

155.
156.

157.
158.

159.

160.
161.

162.

163.

Imputation
Пробно изследване
Pilot survey
Проверка
Verification
Проверка на данни
Data cheking
Проверка
на
отчетността
Record check
Прозрачност
Transparency
Проста
случайна
извадка

Извадка, която е формирана при осигурени
необходими условия за рандомизация (случайност).

всички

Пресичане на редовете с данни.
Динамични редове с оценки, които са съставени от различни
наблюдения. В такива случаи задължително се поставя
забележка, обозначаваща момента, от който данните стават
относително несъпоставими, тъй като са резултат от различни
наблюдения.
Извадково изследване, провеждащо се регулярно. Целта е да
се следят промените в изследваното явление или процес.
Метод, който се използва при получаване на оценка на
показател чрез допълнителни разчети. За целта се използва
странична, допълнителна информация.
Отличителна черта, белег на една или повече единици – обект
на статистически изследвания.
Присвояване на информация за наблюдавана единица.
Обикновено това е метод, който се прилага, когато отсъства
определен вид информация за единиците – обект на
статистическо наблюдение.
Изследване, което се провежда в реална обстановка, за да се
апробира разработеният статистически инструментариум.
В смисъл на контролни дейности за установяване спазване на
етапите за провеждането на едно статистическо изследване.
Процедура, включваща логически и формален контрол на
данните от едно статистическо изследване.
Дейности за установяване достоверността на попълнената
информация в статистическата документация.

Точно описание и спазване на реда, по който се осъществяват
статистическите изследвания.
Извадка, която се формира при спазване на условията за
случайност. Всяка единица от генералната съвкупност е със
равен шанс за попадане в извадката. Изключва
Simple
random преднамереност при избора на единиците за наблюдение.
sampling
Осъществява се на лотариен принцип.
Противоречиви данни Обикновено това са данни, които очертава, взаимноотричащи
се тенденции. При такива ситуации трудно се намира логиката
Data confrontation
в развитието на определено явление или процес.
Проучване
В смисъл на статистическо изследване.
Survey
Приспособяване
(нагласяване)

Процедура, при която оценките от дадено статистическо
извадково изследване се превръщат в данни за генералната
съвкупност. Например: оценките за заети и безработни от
извадковото изследване на работната сила се превръщат в
Adjustment
брой заети и безработни за страната.
Получване на данни Статистически данни, получени като резултат от проведено
от изследване
статистическо изследване.
Survey data collection
Процент
на Относителен дял на респондентите, включени в извадката за
неотгорили
наблюдение, но отпаднали по една или друга причина.

Non-response rate
164.

165.
166.

Първична извадка
Primary
sampling
“unit”
Първоизточник
Pirmary source
Равномерно
разпределение

168.
169.

170.

171.

172.

В смисъл на информация, получена в резултат от емпирично
статистическо изследване.
Биноминално разпределение, където в единият край на
интервала има значение р, а на другият – q. Дисперсията на
това разпределение е: S 2 = pqh 2 , където h е дължина на
интервала. При p = q = ½, максималното значение на S е
0.25h. Съответно при S = 0.038h разпределението е
равномерно.

Rectangular
distribution
167.

Извадка, формирана от определената първа единица за
наблюдение.

Размер на извадката

Обема на извадката се определя по определена формула – виж
“Необходим размер на извадката”. Чрез обема на извадката се
контролира точността на оценяваните показатели, при равни
Sample size
други условия.
Размерност
Показател, характеризиращ, сумата от съдържащите го
Dimensionality
елементи.
Разпределение
на Разпределение, изследвано и доказано от английския
Стюдънт
статистик Уилям Госет (1876 – 1937 г.) с псевдоним Стюдент
и е известно като t – разпределение. Използва се при нормално
разпределение на променливата и малък обем на извадката за
намиране на доверителните граници на оценяваният
параметър. При практическото използване на t –
разпределението не се налага изчисляване на функция на
плътността Р(t), тъй като има съставени таблици, където се
Student t-distribution
намира по зададени степени на свобода.
Разпределение
в Виж „Нормално разпределение”.
камбановидна форма
Bell-shaped distribution
Разпространение
на Публично оповестяване на данни от проведено статистическо
данните
изледване.
Data dissemination
Рамка
Обхват на единиците за наблюдение по време и място.
Frame

173.

Регистър

174.

Register
Регистър
метаданни

Регламентирано и законосъобразно описание на обекти, които
са единици на статистическо изследване (изчерпателно или
извадково). Техните взаимоотношения определят характера на
икономическото пространство.
на Информационна система за регистриране на метаданни.
Регистърът на метаданни е по същество база данни на
метаданните, поддържаща функционалността на регистрация.
При регистрацията се осъществяват три основни цели:
идентификация, произход и контролиране на качеството.
Идентификацията е извършена чрез определяне на уникален
идентификатор (вътре в регистъра) за всеки обект регистриран
там. Произходът се отнася до източника на метаданните и
описания обект. Контролирането на качеството гарантира, че
метаданните извършват работата, за която са предназначени.
Регистър метаданни управлява семантиките на данните.
Разбирането на данните е фундаментално за техния дизайн,
хармонизация, стандартизация, употреба, повторна употреба,

175.

Metadata registry
Регресионен
коефициент

176.

Regression coefficient
Регресионна оценка

177.

Regression estimate
Редактиране на данни

178.

Data editing
Референтен период

179.

Referece period
Референтни
метаданни

Reference metadata
180. Ротационна извадка

181.

182.

183.

Rotation sampling
Рядък признак

Rare item
Самостоятелно
претеглена оценка
Self-weighting estimate
Систематична
извадка
Systematic sampling

и обмен. Основният модел е предназначен да събира всичките
основни компоненти на семантиките на данните, независимо
от дадено приложение или тематична област. Регистрацията
позволява да се идентифицират две или повече управлявани
позиции, описващи идентични обекти. Тя идентифицира
ситуации, където подобни или идентични имена са в употреба
за управлявани позиции, които значително се различават в
едно или повече отношения.
Регресионният коефициент (вх/у) измерва влиянието на
зависимата променлива (х) върху независимата променлива (у)
при дадено регресионно уравнение: например у’ = а + вх.
Коефициентът показва с колко се изменя у при изменение на х
с определен брой единици (според приетата мярка).
Регресионната оценка е оценката на регресинни коефициент
вх/у по данни от статистическо извадково наблюдение.
Оценката може да се направи и, когато се търси обратната
зависимост - на зависимата променлива у от независимата
променлива х. Тогава коефициентът на регресия ще бъде ву/х.
Двата коефициента са обратни по смисъл, но не са взаимно
обратни величини, тъй като зависимостта не е функционална.
Процедура при която се използват статистико-математически
методи с определена цел – например: изглаждане
(изравняване) на динамичен ред с цел да се разкрие основната
тенденция, съдържаща се в него. Други методи се използват,
когато е необходимо да се разкрие и оцени сезонната
компонента, съдържаща се в даден динамичен ред.
Обикновено това е период, които е предварително определен
за осъществяване на статистически изследвания в различни
страни. Целта е да се постигне максимална и коректна
сравнимост на данните от проведените изследвания. Това е
особено важна стъпка при осъществяването на международни
аналитичните сравнение на едни и същи социалноикономически процеси или явления. Например при
международното изследване на бедността, безработицата,
бюджетите на домакинствата и други.
Референтните метаданни (виж “Метаданни”) са свързани с
референтен период. В най-краткия смисъл - чрез тях се
определят инструментариума, който е в основата на
статистическите изследвания, представящи международно
сравними данни по време и място.
Извадка, разделена на подсъвкупности. Всяка подсъвкупност
участва в статистическото наблюдение през определени
интервали от време по точно установена програма и
последователност.
Признак на единици, които се срещат много рядко в
общественото пространство. Например лица, притежаващи
най-високата академична степен “академик”. Или лица,
притежаващи най-високата военна степен “генералисимус”.
Процедура, при която делът на подборът е еднакъв за всички
слоеве. Такава разпределение на единиците се нарича
пропорционално и осигурява равнопретеглена извадка.
Извадка, която се формира от единиците на генералната
съвкупност, като техният подбор се осъществява през
определен интервал, наречен крачка на подбора.

184.

185.

186.

187.

Случайна извадка

Извадка, формирана чрез създаване и спазване на условията за
рандомизация. Единиците за наблюдение, когато се формира
извадкавата
съвкупност,
попадат
в
нея
напълно
непреднамерено. Предварително се създават условия, при
Probability sampling
които всяка единица има равен шанс за попадане в извадката.
Списък (описание) на Списък, в който точно са представени данни за водещите
първичните единици
единици на статистическо наблюдение. Така например това
могат да бъдат контролните райони по населени места от
списъците за преброяването на населението и жилищния фонд
Listing of primary units на страната през определена година.
Средна квадратична Виж „Стандартна грешка на оценката”
грешка
Mean square error
Средна стойност
Изчислява се по формулата:
N

x=


Mean value
188.

189.

190.

191.

192.

193.

Стандартно
отклонение

x
i =1

N

i

, където

- знак за сума;

xi - осреднявана величина;
N - брой случаи.
Изчислява се по формулата:

=

 (x − x ) ,където

N
x - значения на осредняваната величина;
x - средна величина;
Standard deviation
N - брой случаи.
Стандартна грешка на Изчислява се по формулата:
оценката

 x = 0 , където
n
 0 - стандартно отклонение на генералната съвкупност;
Standart error of the
n - обем на извадката.
estimate
Стандартно
При изчисляване на стандартните грешки на оценките,
отклонение
на получени от едно извадково изследване, обикновено
извадката
стойността на стандартното отклонение на генералната
съвкупност е неизвестна величина. Тогава се изчислява
стандартното отклонение по данни от извадката и се замества
във формулата за изчисляване на стандартните грешки на
The sample deviation
оценките.
Статистически
На всеки етап от провеждането на едно статистическо
контрол на процеса
изследване се осъществява специфичен контрол, които се
осъществява с цел да бъде отстранена опасността от появата
Statistical
process на нестохастични грешки и осигури максимална достоверност
control
на резултатите.
Стойност
на Издръжка (план-сметка) на статистическото изследване.
проучването
Включва разходите за заплати на методолози, анкетьори,
Filed costs
програмисти, формуляри, транспорт и т. н.
Стратификация
Процедура, която се осъществява за разслояване на
генералната съвкупност по сходни признаци на единиците.
Целта е да се редуцира разсейването, съществуващо в
генералната съвкупност, като цяло. При формирането на
извадката това е от голямо значение, тъй като се наблюдават

194.

195.

196.
197.

198.

199.

определен брой случай от всеки слой с по-малко разсейване (в
съответствие с желаната точност на оценките). Разходите по
издръжката на изследването също съществено намаляват. Във
всички случаи разходите са значително по-малки, отколкото
при изследване, което се осъществява с използването на
извадка, формирана на принципа на случайния подбор.
на Виж „Стратификация”.

Stratification
Стратифициране
случайна извадка
Stratified
random
sampling
Съвместяване,
обединяване на слоеве
Collapsed strata
Съвкупност
Population
Съставна оценка

Процедура, при която наблюдаваните единици в извадката
дават информация, както за предходен период от време, така и
Composite estimate
за текущия период от време.
Съчетаване
Използва се в смисъл на:
1. Повторно изследване на една и съща съвкупност.
2. Създаване на масиви от данни, които са резултат от
използването на единиците на наблюдение от различни
изследвания, които се обединяват на базата на сходни основни
признаци. По този начин се получават характеристики на
статистически разпределения, които са предпоставка за покачествен, задълбочен и многостранен анализ на явленията и
Matching
процесите от действителността.
Teриториална извадка Извадка, която е представителна за определено териториално
Area sampling
отграничение.

200.

Tегло на подгрупата

201.

Stratum weight
Tекущи оценки
Current estimates

202.
203.
204.
205.
206.

207.
208.

Подход, който се използва, когато целевата съвкупност се
отличава с голяма вариация. Осъществява се прегрупиране и
формиране на слоеве, при което се редуцира вариацията.
В смисъл на генерална съвкупност.

104 Изчислява се по формулата:
N
Wh = h , където
N
N h - брой единици в даден слой (подсъвкупност) на извадката;
N - общ брой случаи в извадката.
Оценки от регулярно, осъществяващо се статистическо
изследване.

Тегло
Weight
Тенденция
Trend
Термин
Term

В смисъл на претегляне на оценките от дадено статистическо
извадково изследване.
Компонент, съдържащ се в даден статистически ред.

Техника на извадката
Sampling technique
Точкова оценка

Дизайн на извадка. Определя се с цел да се оптимизират
разходите и получат оценки с висока стохастична точност.
Оценки получени в резултат от проведено извадково
изследване. Същите са конкретни числови стойности –
параметри на генералната съвкупност.
Точност на оценките от дадено представително извадково
изследване. Зависи от обема на извадката.
Подбор на единици, при което извадката се формира на три
степени. Например: на първа степен се избират контролни

Point estimate
Точност
Precision
Тристепенен подбор

Виж „Понятие”

209.

210.

райони; на втора – преброителни участъци; на трета –
Threestage sampling
домакинствата за наблюдения.
Управление на
Включва конкретни процедури и дейности с цел да се осигури
качеството
качеството на информацията от провеждането на дадено
Quality management
статистическо изследване.
Функция
за Разпределението на индискретна (непрекъсната) случайна
плътността
на величина се представя аналитично чрез функция на
вероятността
плътността на вероятностите (диференциална функция на
разпределението). Например на функцията на плътността на
нормално разпределение има вида:
f (x ) =

1

 2

−

e

(x − x ) 2
2 2

, където

 = 3.141593;
e = 2.718282;
 - стандартно отклонение;
x - значения на случайната величина;
x = E (x ) -математическо очакване (средна
density
случайната величина).

211.
212.
213.

Probability
function
Целева съвкупност
Target population
Целево население
Target population
Целенасочен подбор

214.

Purposive selection
Частична извадка
Sampling fraction

215.

Честота

Frequency

стойност

на

Съвкупността, която е обект на наблюдение.
Виж „Целева съвкупност”
Подбор, чрез който се формира извадка, която тематично
отговаря на изследването на общественозначимо явление или
процес.
Подсъвкупност – съставна част от извадка.
Брой на появяването на едно събитие (например: при
хвърлянето на монета 100 пъти може да се разбере колко пъти
е паднала “лице” и “гръб”). Брой на появяване на единици с
едно и също значение на признака (пример: брой едночленни
домакинства в извадка от 1000 домакинства).