Про затвердження Положення щодо підготовки стандартного звіту з якості державного статистичного спостереження з урахуванням європейського стандарту ‒ Єдиної інтегрованої структури статистичних метаданих (SIMS)

ДЕРЖАВНА СЛУЖБА СТАТИСТИКИ УКРАЇНИ

НАКАЗ

28.12.2022

м. Київ

N 414

Зареєстровано в Міністерстві юстиції України

13 січня 2023 р. за N 74/39130

Про затвердження Положення щодо підготовки стандартного звіту з якості державного статистичного спостереження з урахуванням європейського стандарту - Єдиної інтегрованої структури статистичних метаданих (SIMS)

Відповідно до статті 35 Закону України "Про офіційну статистику", пунктів 4, 9 Положення про Державну службу статистики України, затвердженого постановою Кабінету Міністрів України від 23 вересня 2014 року N 481 (зі змінами), та з метою забезпечення виконання Програми розвитку державної статистики до 2023 року, затвердженої постановою Кабінету Міністрів України від 27 лютого 2019 року N 222, а також забезпечення доступності, гласності й відкритості статистичної інформації, її джерел і методології складання

НАКАЗУЮ:

1. Затвердити Положення щодо підготовки стандартного звіту з якості державного статистичного спостереження з урахуванням європейського стандарту - Єдиної інтегрованої структури статистичних метаданих (SIMS), що додається.

2. Департаменту статистичної методології (Тіщенко В. Ю.) забезпечити:

1) подання цього наказу на державну реєстрацію до Міністерства юстиції України в установленому порядку;

2) оприлюднення цього наказу після його державної реєстрації на офіційному вебсайті Держстату.

3. Цей наказ набирає чинності з 01 січня 2023 року, але не раніше дня його офіційного опублікування.

4. Контроль за виконанням цього наказу залишаю за собою.

Голова

Ігор ВЕРНЕР

ПОГОДЖЕНО:

Міністр фінансів України

Сергій МАРЧЕНКО

Голова Національного

банку України

Андрій ПИШНИЙ

ЗАТВЕРДЖЕНО

Наказ Державної служби статистики України

28 грудня 2022 року N 414

Положення

щодо підготовки стандартного звіту з якості державного статистичного спостереження з урахуванням європейського стандарту - Єдиної інтегрованої структури статистичних метаданих (SIMS)

I. Загальні положення

1. Положення щодо підготовки стандартного звіту з якості державного статистичного спостереження з урахуванням європейського стандарту - Єдиної інтегрованої структури статистичних метаданих (SIMS) (далі - Положення) розроблене з метою вдосконалення звітів з якості та метаданих, обміну метаданими та представлення їх на європейському й національному рівнях, доступу до цієї інформації користувачів статистичної інформації, оцінювання якості всіх процесів статистичного виробництва.

Положення враховує підходи, зазначені в Рекомендаціях Комісії Євростату від 23 вересня 2009 року щодо еталонних метаданих для Європейської статистичної системи (2009/498/ЕС) [4], Кодексі практики європейської статистики, ухваленому Комітетом Європейської статистичної системи [5] (далі - ЄСС), Керівництві Європейської статистичної системи щодо звітів з якості та метаданих (2020) [6] (далі - керівництво), яке визнане стандартом ЄСС і є основою для її функціонування.

Положення підготовлене відповідно до статті 35 Закону України "Про офіційну статистику" [1], Програми розвитку державної статистики до 2023 року [2].

2. Це Положення визначає єдині підходи до підготовки стандартного звіту з якості державного статистичного спостереження (далі - звіт з якості) з урахуванням Єдиної інтегрованої структури метаданих (SIMS).

SIMS інтегрує в собі дві структури європейської статистичної системи:

1) ESMS-EURO-SDMX Metadata Structure - структура метаданих EURO-SDMX (далі - ESMS). Структура метаданих ESMS містить опис статистичних метаданих для документування статистичної інформації та надання зведеної інформації, що використовується для оцінки якості даних та виробничого процесу в цілому. SIMS повністю узгоджений із стандартом обміну статистичними даними й метаданими (SDMX);

2) ESQRS-ESS Standard for Quality Reports Structure - стандарт ЄСС, що використовується як структура звітів з якості (далі - ESQRS) та містить опис статистичних метаданих для надання детальної інформації щодо оцінювання якості даних.

3. SIMS складається з 19 основних статистичних понять (концепцій) (далі - поняття) та 80 підпорядкованих

статистичних понять (підпорядкованих концепцій) (далі - підпорядковані поняття).

Поряд з цим структура метаданих ESMS, що складається з 19 понять і 56 підпорядкованих понять, призначена для задоволення потреб користувачів у метаданих (далі - U [6]), а стандарт ЄСС для структури звітів з якості (ESQRS), що складається з 12 понять і 72 підпорядкованих понять, розрахований для тих, хто виробляє статистичну інформацію (далі - Р [6]) й більш зосереджується на аспектах якості.

4. Звіт з якості складається для державного статистичного спостереження (далі - ДСС, статистичне спостереження) й оновлюється не частіше ніж один раз на рік шляхом унесення змін до метаданих, які змінювалися протягом звітного періоду відповідного ДСС.

Звіт з якості містить загальну інформацію, яка не залежить від результату конкретного періоду ДСС, а визначається методологією, у тому числі методами обробки даних і вимірюванням якості даних і процесів.

Звіт з якості оприлюднюється на офіційному вебсайті Держстату.

5. У цьому Положенні визначення вживаються у значеннях, наведених у пунктах А006, А012, А024, Б003, Б005, В012 - В017, В039, В048, К028, Н004, О017, П017, П042 - П049, П081, П088, П094, П097, П105 - П109, П111 - П113, П134, Р017 - Р018, Р033, С004, С006, С037 - С038, С041 - С049, Т009, У003 Глосарія термінів національної моделі статистичного виробництва в органах державної статистики [3].

6. Це Положення призначене для використання всіма виробниками офіційної статистики, які складають національну статистичну систему, мають виробляти та поширювати офіційну державну статистичну інформацію в межах своєї компетенції відповідно до основних принципів офіційної статистики, визначених статтею 4 Закону України "Про офіційну статистику", а також може бути корисним для інших заінтересованих користувачів.

II. Структура стандартного звіту з якості державного статистичного спостереження з урахуванням європейського стандарту (SIMS)

Структура звіту з якості містить розділи (відповідають поняттям) і пункти розділів (відповідають підпорядкованим поняттям) з урахуванням SIMS та відповідні коди:

S.1. Контактна інформація

S.1.1. Контактна організація

S.1.2. Контактний підрозділ в організації

S.1.3. Власне ім'я, прізвище контактної особи

S.1.4. Посада контактної особи

S.1.5. Контактна поштова адреса

S.1.6. Контактна електронна адреса

S.1.7. Контактний номер телефону

S.1.8. Контактний номер факсу

S.2. Оновлення метаданих

S.2.1. Дата останнього оновлення метаданих

S.2.2. Дата останнього розміщення метаданих

S.2.3. Дата останнього оновлення вмісту метаданих

S.3. Статистичне представлення

S.3.1. Опис даних

S.3.2. Класифікатори (класифікації) та стандарти

S.3.3. Сектор охоплення

S.3.4. Статистичні визначення

S.3.5. Статистична одиниця

S.3.6. Статистична сукупність

S.3.7. Відповідна область

S.3.8. Часове охоплення

S.3.9. Базисний період

S.4. Одиниця вимірювання

S.5. Звітний період

S.6. Підстава для проведення спостереження

S.6.1. Законодавчі акти й угоди

S.6.2. Обмін інформацією

S.7. Конфіденційність

S.7.1. Конфіденційність - політика

S.7.2. Конфіденційність - обробка даних

S.8. Політика поширення

S.8.1. Календар оприлюднення інформації

S.8.2. Доступ до календаря оприлюднення інформації

S.8.3. Доступ користувача до інформації

S.9. Періодичність оприлюднення інформації

S.10. Доступність і ясність

S.10.1. Повідомлення для ЗМІ

S.10.2. Публікації

S.10.3. База даних онлайн

S.10.3.1. Таблиці даних - консультації (AC1)

S.10.4. Доступ до мікроданих

S.10.5. Інше

S.10.5.1. Кількість консультацій щодо метаданих (AC2)

S.10.6. Документація з методології

S.10.6.1. Рівень повноти метаданих (AC3)

S.10.7. Документація з якості

S.11. Управління якістю

S.11.1. Забезпечення якості

S.11.2. Оцінка якості

S.12. Актуальність

S.12.1. Потреби користувачів

S.12.2. Задоволення користувачів

S.12.3. Рівень релевантності інформації (R1(U))

S.12.3.1. Рівень повноти інформації (R1(P))

S.13. Точність і надійність

S.13.1. Загальна точність

S.13.2. Похибки вибірки (A1 (U))

S.13.2.1. Похибки вибірки (A1(P))

S.13.3. Похибки, що не стосуються

вибірки та A4. Невідповіді одиниць і рівень невідповідей одиниць (A5)

S.13.3.1. Похибки охоплення

S.13.3.1.1. Рівень надмірного охоплення (A2)

S.13.3.1.2. Частка спільних одиниць (A3)

S.13.3.2. Похибки вимірювання

S.13.3.3. Похибки невідповідей одиниць

S.13.3.3.1. Частка невідповідей одиниць (A4)

S.13.3.3.2. Рівень невідповідей одиниць (A5)

S.13.3.4. Похибки обробки даних

S.13.3.5. Похибки вибору моделі

S.14. Своєчасність і пунктуальність

S.14.1. Своєчасність і тривалість часу до оприлюднення інформації (TP2)

S.14.1.1. Тривалість часу до оприлюднення попередніх результатів ДСС (TP1)

S.14.1.2. Тривалість часу до оприлюднення остаточних результатів ДСС (TP2)

S.14.2. Пунктуальність і оприлюднення (TP3(U))

S.14.2.1. Пунктуальність і оприлюднення (TP3(P))

S.15. Узгодженість і порівнянність

S.15.1. Узгодженість - географічна

S.15.1.1. Розмір асиметрії для дзеркальної статистики (CC1)

S.15.2. Порівнянність - у часі. Довжина порівнюваних часових рядів (CC2 (U))

S.15.2.1. Порівнянність. Довжина порівнюваних часових рядів (CC2 (P))

S.15.3. Узгодженість - перехресні області

S.15.3.1. Узгодженість - внутрішньорічна та річна статистика

S.15.3.2. Узгодженість - національні рахунки

S.15.4. Узгодженість - внутрішня

S.16. Витрати та навантаження

S.17. Перегляд інформації

S.17.1. Перегляд інформації - політика

S.17.2. Перегляд інформації - середній розмір перегляду (A6 (U))

S.17.2.1. Перегляд інформації - середній розмір перегляду (A6 (P))

S.18. Статистична обробка

S.18.1. Джерела інформації для проведення статистичного спостереження

S.18.2. Періодичність отримання інформації

S.18.3. Збір інформації

S.18.4. Валідація даних. Підтвердження інформації, необхідної для проведення статистичних спостережень

S.18.5. Об'єднання даних

S.18.5.1. Рівень імпутації (A7)

S.18.6. Коригування

S.18.6.1. Сезонне коригування

S.19. Коментарі

III. Опис заповнення стандартного звіту з якості державного статистичного спостереження з урахуванням європейського стандарту SIMS

Звіт з якості складається в електронній формі за структурою, що наведена в розділі II цих Положень, керівником ДСС або іншою відповідальною особою шляхом заповнення шаблону для формування стандартного звіту з якості ДСС з урахуванням SIMS, наведеного в додатку до цього Положення (далі - шаблон) відповідно до методології ДСС.

Шаблон представляє собою таблицю, розділену на три стовпці і 99 рядків. У кожному рядку відповідні номери розділів/пунктів розділів належать коду поняття/підпорядкованого поняття з урахуванням SIMS.

Перший стовпець - "SIMS" містить код відповідного розділу/пункту розділу.

Другий стовпець має назву "Складові звіту з якості з урахуванням SIMS", у рядках якого зазначається назва розділу/пункту розділу та наводяться рекомендації щодо заповнення метаданих (далі - позиція). Поряд з цим вищезазначений стовпець містить приклади щодо заповнення метаданих відповідно до рекомендацій.

Другий стовпець містить також як позиції, які відповідають розділам/пунктам розділів, так і позиції з розділами, які не мають власних пунктів:

S.4 Одиниця вимірювання;

S.5 Звітний період;

S.9 Періодичність оприлюднення інформації;

S.16 Витрати та навантаження;

S.19 Коментарі.

Крім цього, 16 пунктів розділів другого стовпця мають позиції, які містять показники якості. У кожній такій позиції поряд із назвою пункту розділу (відповідає назвам показників якості) міститься його унікальне позначення, наприклад, A7, R1(U), TP1 тощо. Формули для розрахунку показників з якості наводяться в рекомендаціях для заповнення метаданих відповідної позиції шаблону.

Третій стовпець має назву "Для заповнення керівником спостереження" і призначений для опису статистичних методів, які застосовуються при проведенні відповідного ДСС, обчислення показників якості.

Перші два стовбці шаблону не підлягають заповненню. Заповненню підлягає третій стовпець "Для заповнення керівником спостереження".

Оскільки всі ДСС розподіляються за типологією, опис, наданий у відповідній позиції третього стовпця, має певні особливості, зокрема, можуть не застосовуватись окремі статистичні методи

та обчислення показників якості для проведення статистичних спостережень:

із застосуванням несуцільного (вибіркового) методу (пункти розділів S.13.3.1.2, S.15.1.1, S.15.3.1);

суцільних (перепису) (пункти розділів S.13.2, S.13.2.1, S.13.3.1.2, S.15.3.1, S.18.5, S.18.5.1);

з використанням адміністративних даних (пункти розділів S.13.5, S.13.2, S.13.2.1, S.13.3.1.2, S.15.1.1, S.16, S.18.6.1);

що використовують метод компіляції макроагрегатів (пункти розділів S.3.5, S.10.4, S.13.2, S.13.2.1, S.13.3, S.13.3.2, S.15.1.1, S.16).

Зважаючи на вищезазначене, при заповненні наведених пунктів розділів потрібно надати коментар стосовно причин не застосування статистичних методів. Наприклад, для суцільного статистичного спостереження відповідна позиція пункту розділу S.13.2 міститиме слова: "Не застосовується, тому що ДСС проводиться методом суцільного обстеження одиниць статистичного спостереження", а відповідна позиція пункту розділу S.13.3.1.2 - "Показник не розраховується, тому що для проведення ДСС не використовуються адміністративні дані."

Якщо статистичний метод не зазначений у методології, але застосовується на практиці, то потрібно зробити опис цього методу й зазначити, що цей метод буде описаний під час чергового вдосконалення методології.

Якщо статистичний метод, зазначений у методології, уже не застосовується із причин втрати актуальності тощо, у звіті з якості потрібно зазначити, що метод, наведений у методології (дати посилання на відповідний документ), наразі не застосовується, оскільки не відповідає сучасним методам проведення ДСС.

Наприклад, при заповненні пункту S.17.2 можливі три варіанти відповіді:

за цим ДСС проводиться регулярний перегляд інформації, хоча методологія ДСС не передбачає таку можливість, зміни до методології заплановано внести в поточному році;

за цим ДСС проводиться регулярний перегляд інформації, що передбачено планом ДСС на відповідний рік (дати відповідне посилання);

за цим ДСС не проводиться перегляд інформації, оскільки його проведення не передбачено методологією ДСС.

Міжнародні або національні нормативні документи наводяться в позиціях шаблону разом із відповідним посиланням.

Формули розрахунку показників якості у звіті з якості не наводяться.

Порядок погодження звіту з якості визначається окремим документом.

Заступник директора департаменту

статистичної методології -

начальник відділу координації

статистичної методології

Віра ТІЩЕНКО

Додаток

до Положень

(розділ III)

Шаблон

для формування Стандартного звіту з якості державного статистичного спостереження з урахуванням SIMS

(код та назва ДСС)

SIMS

Складові звіту з якості з урахуванням SIMS

Для заповнення керівником спостереження

1

2

3

S.1

Контакти самостійних структурних підрозділів апарату Держстату з питань даних та метаданих

S.1.1

Контактна організація

Державна служба статистики України.

S.1.2

Контактний підрозділ в організації

Навести назву самостійного структурного підрозділу апарату Держстату та підрозділу в його складі, відповідального за дані та метадані.

Приклад:

Департамент короткотермінової статистики,

відділ статистики промисловості.

S.1.3

Власне ім'я, прізвище контактної особи

Навести власне ім'я, прізвище керівника самостійного структурного підрозділу апарату Держстату, керівника ДСС або іншої особи, відповідальної за дані та метадані ДСС.

Приклад:

Петренко Ірина Станіславівна

Лосєва Юлія Миколаївна.

S.1.4

Посада контактної особи

Навести посади керівника самостійного структурного підрозділу апарату Держстату, керівника ДСС або іншої особи, відповідальної за дані та метадані ДСС.

Приклад:

Директор департаменту короткотермінової статистики, начальник відділу статистики промисловості департаменту короткотермінової статистики.

S.1.5

Контактна поштова адреса

вул. Ш. Руставелі, 3, м. Київ, 01601, Україна.

S.1.6

Контактна електронна адреса

Навести електронні адреси керівника самостійного структурного підрозділу апарату Держстату, керівника ДСС або іншої особи,

відповідальної за дані та метадані ДСС.

Приклад:

[email protected]

[email protected]

S.1.7

Контактний номер телефону

Навести номери телефонів керівника самостійного структурного підрозділу апарату Держстату, керівника ДСС або іншої особи, відповідальної за дані та метадані ДСС.

Приклад:

(044) 287 03 46

(044) 289 97 20.

S.1.8

Контактний номер факсу

(044) 235 37 39.

S.2

Оновлення метаданих

Навести дату, на яку метадані були розміщені або оновлені на вебсайті Держстату.

S.2.1

Дата останнього оновлення метаданих

Навести дату останнього запланованого оновлення метаданих (навіть якщо процедура ще не відбулась).

Приклад:

11 грудня 2021 року.

S.2.2

Дата останнього розміщення метаданих

Навести дату останнього оприлюднення метаданих.

Приклад:

11 грудня 2021 року.

S.2.3

Дата останнього оновлення вмісту метаданих

Навести дату останнього оновлення вмісту метаданих.

Приклад:

11 грудня 2021 року.

S.3

Статистичне представлення

Опис результатів ДСС, які поширюються для користувачів.

S.3.1

Опис даних

Основні характеристики статистичного продукту (інформації), що поширюється.

Навести мету, перелік основних статистичних показників. Більш детальні описи показників наводяться в пункті розділу S.3.4.

Приклад:

Метою спостереження є формування короткотермінової статистичної інформації про обсяг реалізованих послуг підприємствами для інформаційного забезпечення аналізу сфери нефінансових послуг, статистики національних рахунків.

За результатами ДСС формується показник "Обсяг реалізованих послуг".

S.3.2

Класифікатори (класифікації) та стандарти

Навести перелік класифікаторів (класифікацій), переліків кодів, що використовуються для статистичного продукту (інформації) (з їх детальними назвами) із відповідними посиланнями (якщо вони загальнодоступні).

Приклад:

При проведенні ДСС використовують Класифікацію видів економічної діяльності,

Класифікацію інституційних секторів економіки (КІСЕ),

Класифікацію організаційно-правових форм господарювання (КОПФГ).

http://www.ukrstat.gov.ua/klasf/zm_kls.htm.

S.3.3

Сектор охоплення

Сектори економіки (за КІСЕ) та/або види економічної діяльності (за КВЕД), які охоплюються статистичним спостереженням.

Навести перелік секторів економіки, видів економічної діяльності, які охоплюються статистичним спостереженням, та інші критерії формування цільової (генеральної) сукупності (наприклад, розмір підприємств, кількість працівників тощо).

Приклад:

До генеральної сукупності одиниць статистичного спостереження включаються підприємства:

інституційних секторів економіки відповідно до КІСЕ S.11 "Нефінансові корпорації", S.12 "Фінансові корпорації" (крім банківських установ);

з основним видом економічної діяльності за КВЕД, що належать до класів: 01.11 - 63.99, 64.19 (крім одиниць, які мають у назві слово "банк") 64.20 - 82.99, 85.10 - 93.29, 95.11 - 96.09;

з організаційно-правовою формою господарювання за кодами КОПФГ: 110 - 193, 230 - 281, 310, 330, 340, 510 - 590, 915, 920, 925, 940;

із середньою кількістю працівників більше 50 осіб.

S.3.4

Статистичні визначення

Характеристики статистичного продукту (інформації).

Навести розширене визначення/дефініцію статистичних показників/груп показників, що поширюються за результатами ДСС, або дати посилання на методологію ДСС.

Приклад:

Показник "Обсяг реалізованих послуг" характеризує загальну вартість реалізованих послуг (незалежно від факту надходження плати за них), що надаються юридичною особою (її відокремленим підрозділом), для яких надання послуг є основним видом економічної діяльності за відповідний квартал. Розробка показника здійснюється в розрізі видів економічної діяльності, територій, категорій споживачів.

S.3.5

Статистична одиниця

У статистичній практиці розрізняють такі статистичні одиниці: юридична особа; підприємство; інституційна одиниця; група підприємств; одиниця за видом економічної діяльності; одиниця гомогенного виробництва; місцева одиниця; місцева одиниця за видом економічної діяльності; місцева одиниця гомогенного виробництва.

Одиниця статистичного

спостереження - первинний елемент об'єкта статистичного спостереження, який є носієм ознак, що підлягають реєстрації у ході статистичного спостереження.

Навести перелік та визначення одиниці статистичного спостереження, а також типу статистичної одиниці, що використовується для формування генеральної сукупності відповідно до Положення Ради (ЄЕС), N 696/93 від 15 березня 1993 року про статистичні одиниці (за наявності).

Приклад:

Одиницею статистичного спостереження є підприємство, яке має заборгованість.

Для формування сукупності одиниць використовується статистична одиниця підприємство.

S.3.6

Статистична сукупність

Цільова сукупність статистичного спостереження визначається, зважаючи на область інтересу і потреб користувачів статистичної інформації, і охоплює одиниці, щодо яких потрібно отримати інформацію. Сукупність статистичного спостереження є сукупністю одиниць, від яких можливо отримати інформацію, на підставі якої формується план вибірки. У статистичній практиці України сукупність статистичного спостереження відповідає генеральній сукупності статистичного спостереження.

Надати опис об'єкта спостереження (цільової сукупності), генеральної сукупності одиниць статистичного спостереження.

Приклад:

Об'єктом статистичного спостереження (цільовою сукупністю) є підприємства-юридичні особи, які здійснюють взаєморозрахунки з нерезидентами.

Генеральна сукупність одиниць формується на основі реєстру статистичних одиниць (у частині СРП) та включає одиниці, які є активними станом на 01 листопада року T.

Сукупність одиниць статистичного спостереження, яка вивчається, формується на основі генеральної сукупності та включає:

підприємства з обсягом експорту/імпорту товарів більше нуля станом на 01 листопада року T;

підприємства, які увійшли до сукупності одиниць, що вивчається при проведенні ДСС "Зовнішня торгівля послугами" у році T + 1.

S.3.7

Відповідна область

Країна або географічна область чи кілька областей країни, до якої належить явище або процес, що спостерігається.

Навести географічне охоплення ДСС.

Приклад:

Результати ДСС формуються в цілому по Україні, регіонах (без урахування тимчасово окупованої території Автономної Республіки Крим, м. Севастополя та частини тимчасово окупованих територій у Донецькій та Луганській областях.

S.3.8

Часове охоплення

Проміжок часу, до якого належать дані статистичного спостереження (інтервали часу динамічного ряду).

Зазначити період (рік), який можна вважати першим звітним періодом ДСС, та останній звітний період, за який отримано дані та наявні метадані для звітування з якості.

Приклад:

ДСС охоплює період із 2000 по 2021 роки. Динамічний ряд за попередні роки описаний у пункті розділу S.15.2.

S.3.9

Базисний період

Період часу або момент часу, з яким співвідносяться вимірювані дані відповідного звітного року статистичного спостереження. Базисний рік, дані якого вибрані за основу для порівняння, як правило, рік що закінчується цифрою 5 чи 0.

Описати період часу, що використовується як базисний для розрахунку показника або до якого співвідносяться ряди даних.

Приклад:

За цим ДСС щомісячно розраховується індекс обороту до середньомісячного значення базового року з використанням формули Ласпейреса. На підставі цього індексу розраховуються індекси до попереднього місяця, відповідного місяця і періоду попереднього року.

За базисний рік прийнято 2010 рік. Базисний рік оновлюється кожні п'ять років.

S.4

Одиниця вимірювання

Умовна величина, яку прийнято за основу при вимірюванні, визначенні однорідних з нею величин. Статистичний показник може мати кілька одиниць вимірювання, а також міру показника. Навести одиниці вимірювання, міру статистичного показника.

Приклад:

мільйон гривень;

кількість осіб;

індекс.

S.5

Звітний період

Час статистичного спостереження: інтервал, протягом якого нагромаджуються дані, та/або критичний момент часу, станом на який реєструються дані.

Коли об'єктом статистичного спостереження є одиниці, що визначають собою процес, то вибирають інтервал часу, для прикладу: місяць/рік.

Якщо об'єктом статистичного

спостереження є одиниці, що визначають собою певний стан явища або процесу, то обирають момент часу (стан), для прикладу: на 1 грудня звітного року.

Навести останній звітний період статистичного спостереження.

Приклад:

Останнім звітним періодом цього ДСС уважається 2020 рік.

S.6

Підстава для проведення спостереження

Європейське та національне законодавство, що визначає повноваження для збирання інформації, обробки даних і поширення результатів ДСС.

S.6.1

Нормативно-правові акти й угоди

Нормативно-правові акти й угоди. Навести нормативно-правові акти та інші документи, що покладають відповідальність та/або надають повноваження для проведення збирання інформації, обробки даних та поширення статистичної інформації. Приклад: європейський рівень: Постанова Ради (ЄЕС) від 15 березня 1993 року N 696/93 "Про статистичні одиниці спостереження та аналізу виробничої системи Європейської спільноти", Регламент (ЄС) 2019/2152 Європейського Парламенту та Ради від 27 листопада 2019 року щодо європейської статистики підприємств, Регламент (ЄС) N 223/2009 Європейського Парламенту та Ради від 11 березня 2009 року щодо європейської статистики. Національний рівень: закони України "Про офіційну статистику" та "Про державну реєстрацію юридичних осіб, фізичних осіб - підприємців та громадських формувань", план державних статистичних спостережень на відповідний рік, затверджений розпорядженням Кабінету Міністрів України.

S.6.2

Обмін інформацією

Зазначити домовленості, процедури, угоди, що сприяють обміну інформацією між Держстатом та іншими державними органами, установами та організаціями, міжнародними організаціями тощо.

Приклад:

Перелік угод, що сприяють взаємообміну інформаційними ресурсами:

з Державним центром зайнятості від 30 березня 2020 року N 4;

з Державною казначейською службою України від 16 червня 2020 року N 117-20;

з Державним агентством автомобільних доріг України від 03 травня 2018 року N 8;

з Пенсійним фондом України від 11 березня 2020 року N 2;

із Фондом соціального страхування України від 23 вересня 2019 року N 12-166-19.

S.7

Конфіденційність

Властивість даних, що вказує на ступінь, у якому їхнє несанкціоноване розголошення може завдати збитків чи зашкодити інтересам розпорядника даних тощо.

S.7.1

Конфіденційність - політика

Нормативно-правові акти, які узаконюють заборону на незаконне використання для інших цілей, крім статистичних, даних щодо респондента, отриманих безпосередньо від респондента або за допомогою адміністративних чи інших джерел.

Зазначити європейське та національне законодавство, що встановлює норми права, пов'язані із застосуванням методів статистичної конфіденційності для поширення результатів ДСС.

Приклади:

1. У процесі збирання, обробки даних, аналізу та оприлюднення статистичної інформації статистичних спостережень Держстат повністю гарантує конфіденційність даних, поданих респондентами, що визначено відповідною методологією, міжнародними вимогами до правил конфіденційності статистичної інформації відповідно до статей Регламенту (ЄС) N 223/2009 Європейського Парламенту та Ради від 11 березня 2009 року.

2. Статистична інформація, наведена в рахунку викидів у атмосферне повітря, характеризує чинники, які впливають або можуть вплинути на стан навколишнього природного середовища та здоров'я людей, тому, відповідно до статті 21 Закону України "Про інформацію" та статті 30 Закону України "Про офіційну статистику", інформація про стан довкілля не належить до конфіденційних даних і оприлюднюється повністю.

S.7.2

Конфіденційність - обробка даних

Статистичні методи, що застосовуються для забезпечення захисту конфіденційних даних при обробці та для запобігання несанкціонованого розголошення під час їх поширення.

Надати посилання на документ, яким затверджено правила забезпечення конфіденційності статистичних і адміністративних даних.

Коротко описати процедури, які застосовуються для забезпечення захисту конфіденційних даних.

Приклад:

Забезпечення статистичної конфіденційності проведення ДСС відбувається з урахуванням основних принципів і статистичних методів,

визначених відповідною методологією.

Для дотримання встановлених законодавством гарантій забезпечення статистичної конфіденційності реалізуються такі заходи:

захист первинних даних, отриманих органами державної статистики від респондентів під час проведення ДСС, та використання їх виключно для статистичних цілей;

надання користувачам статистичної інформації, отриманої за результатами ДСС, у зведеному знеособленому вигляді;

не розповсюдження статистичної інформації, яка була отримана під час проведення ДСС, якщо є загроза розкриття первинних даних.

S.8

Політика поширення

Політика поширення статистичних продуктів (інформації) для їх користувачів.

S.8.1

Календар оприлюднення інформації

Зазначити наявність календаря оприлюднення інформації.

Приклад:

Держстат щорічно здійснює підготовку календаря оприлюднення інформації, який містить, зокрема, перелік і звітний період статистичних продуктів (інформації), терміни їх поширення тощо.

S.8.2

Доступ до календаря оприлюднення інформації

Навести відомості щодо доступу користувачів до календаря оприлюднення інформації та посилання на нього.

Приклад:

Результати ДСС оприлюднюються відповідно до календаря оприлюднення інформації.

Річний календар оприлюднення інформації, розміщений на офіційному вебсайті Держстату (www.ukrstat.gov.ua) у розділі "Діяльність" / "Плани та графіки роботи" та розділі "Статистична інформація", щомісячний календар - на головній сторінці.

S.8.3

Доступ користувачів до інформації

Принципи, які містяться в європейському та національному законодавстві щодо доступу користувачів до статистичних продуктів (інформації), розміщених на офіційних сайтах Держстату.

Навести основні принципи оприлюднення інформації.

Приклад:

Принципи оприлюднення інформації визначені відповідною політикою. Разом з тим відповідно до статті 34 Закону України "Про офіційну статистику" підготовка та надання інформації може здійснюватися на договорній основі.

S.9

Періодичність оприлюднення інформації

Терміни поширення статистичного продукту (інформації).

Зазначити терміни та періодичність поширення статистичних продуктів (інформації) за результатами проведення ДСС або дати посилання на документ, у якому це зазначається.

Приклад:

Відповідно до Методологічних положень статистична інформація за результатами цього ДСС оприлюднюється щомісячно.

Терміни поширення, статистичні показники та їх розрізи (деталізація), а також статистичні продукти, які поширюються за результатами ДСС, зазначаються у плані державних статистичних спостережень на відповідний рік, який розміщений на офіційному вебсайті Держстату (http://www.ukrstat.gov.ua) у розділі "Діяльність" / "Плани та графіки роботи".

S.10

Доступність і ясність

Умови та способи, за допомогою яких користувачі можуть отримувати, використовувати та аналізувати результати проведення статистичного спостереження.

S.10.1

Повідомлення для ЗМІ

Регулярні та/або тематичні експрес-випуски.

Навести назви експрес-випусків, у яких містяться результати проведення ДСС.

Приклад:

Пресрелізом, у якому оприлюднюється інформація за цим ДСС, є експрес-випуск "Про оплату населенням житлово-комунальних послуг".

Експрес-випуски за результатами спостереження щомісячно оприлюднюються на офіційному вебсайті Держстату в розділі "Експрес-випуски" / "Демографічна та соціальна статистика" / "Населені пункти та житло".

Статистична інформація за результатами спостереження щомісячно оприлюднюється на офіційному сайті Держстату в розділі "Статистична інформація" / "Демографічна та соціальна статистика" / "Населені пункти та житло".

S.10.2

Публікації

Регулярні та/або тематичні статистичні продукти (інформація).

Навести назви статистичних продуктів (інформації), у яких містяться результати проведення ДСС. Для видань, що поширюються в паперовій формі, зазначити видавця та рік видання, для видань, що поширюються в електронній формі, - посилання на онлайн-публікацію.

Приклад:

Основними статистичними продуктами, у яких поширюється статистична інформація цього ДСС, є статистичні збірники (в електронній формі): "Статистичний щорічник

України", "Україна в цифрах", "Індекси цін виробників", "Промисловість України", статистичний огляд "Про соціально-економічне становище України" (http://www.ukrstat.gov.ua/druk/publicat/kat_u/publ1_u.htm).

Статистична інформація за результатами спостереження щомісячно оприлюднюється на офіційному вебсайті Держстату в розділі "Статистична інформація" / "Демографічна та соціальна статистика" / "Населені пункти та житло".

S.10.3

База даних онлайн

Навести відомості про базу статистичних даних онлайн, за допомогою якої може бути сформована та оприлюднена статистична інформація.

Приклади:

1. Результати цього ДСС не формуються в онлайн-базі статистичних даних через її відсутність.

2. Результати цього статистичного спостереження формуються в банку даних щодо перепису населення (доступно за посиланням: http://database.ukrcensus.gov.ua/MULT/Database/Census/databasetree_uk.asp).

S.10.3.1

Таблиці даних - консультації (AC1)

Кількість звернень до таблиць даних онлайн, розміщених на офіційному вебсайті Держстату за певний період часу.

Показник якості AC1 розраховується для всіх статистичних спостережень за формулою:

AC1 = CONS,

де CONS - кількість консультацій/звернень до таблиць даних онлайн за певний період часу.

Для розрахунку враховуються звернення, отримані від усіх груп користувачів, крім внутрішньої аудиторії Держстату.

Навести результати розрахунку показника якості AC1.

Приклади:

1. Не розраховується через відсутність онлайн-бази статистичних даних.

2. Через банк даних щодо перепису населення за період з 01 січня по 01 березня 2019 року отримано 865 звернень користувачів.

S.10.4

Доступ до мікроданих

Відомості про поширення мікроданих відповідного статистичного спостереження.

Зазначити наявність принципів анонімізації мікроданих. Зазначати чи доступні за цим ДСС мікродані.

Приклади:

1. За цим ДСС доступні для користувачів анонімні мікродані за показниками щодо робочої сили, що зазначаються в плані державних статистичних спостережень на відповідний рік.

2. Принципи анонімізації мікроданих відсутні. Мікродані за цим ДСС не формуються.

S.10.5

Інше

Посилання на інші формати (способи) поширення результатів статистичного спостереження, крім офіційного вебсайту Держстату.

Описати найбільш розповсюджені формати та способи поширення статистичної інформації, які Держстат не використовує (наприклад в публікаціях інших органів виконавчої влади тощо).

Навести інформацію, не передбачену для передачі Євростату, яка оприлюднюється на сайтах ТОД, інших державних установ тощо.

Приклади:

1. Інформація за цим ДСС оприлюднюється на вебсайтах територіальних органів Держстату.

2. Результати проведення цього ДСС оприлюднюються виключно на офіційному вебсайті Національного банку України.

S.10.5.1

Кількість консультацій щодо метаданих (AC2)

Кількість консультацій щодо метаданих статистичного спостереження за відповідний період часу.

Показник характеризує кількість звернень користувачів до оприлюднених файлів з метаданими. Для розрахунку враховуються звернення, отримані від усіх груп користувачів, крім внутрішньої аудиторії Держстату. Показник якості AC2 розраховується для всіх статистичних спостережень за формулою:

AC2 = NUM,

де NUM - кількість консультацій/звернень до файлів зі статистичними метаданими відповідного ДСС за певний період часу.

Навести результати розрахунку показника якості AC2.

Приклад:

Не розраховується через відсутність онлайн бази даних.

Умовний приклад:

За період з 01 січня по 01 травня 2020 року до метаописів ДСС "Таблиця витрати-випуск" зверталися 32 рази, до стандартного звіту з якості цього ДСС зверталися - 18 разів.

S.10.6

Документація з методології

Надати перелік методологічних документів ДСС і посилання на них.

Приклад:

Методологічні положення державного статистичного спостереження щодо мережі та діяльності закладів освіти, затверджені наказом Державної служби статистики України від 09 червня 2021 року N 111 і розміщені на офіційному вебсайті Держстату (www.ukrstat.gov.ua) у розділі "Методологія та класифікатори" / "Статистична методологія" / "Демографічна та

соціальна статистика" / "Освіта".

S.10.6.1

Рівень повноти метаданих (AC3)

Рівень повноти представлення метаданих характеризує відношення кількості заповнених позицій з метаданими до загальної кількості позицій з метаданими.

Рівень повноти представлення метаданих розраховується за формулою:

,

де ML - кількість заповнених позицій з метаданими;

L - загальна кількість позицій з метаданими. У розрахунок цього показника якості включаються позиції, що не містять слів "Не застосовується, тому що...", а загальна кількість позицій містить метадані:

щодо оприлюднення інформації (відповідає розділам S.2, S.3, S.4, S.7.1, S.8, S.9);

з обробки (відповідає розділам S.5, S.6, S.7.2, S.17, S.18);

щодо якості (відповідає розділам S.10 - S.16).

Розрахунки проводяться окремо для кожної із трьох груп позицій, що відповідають розділам/пунктам розділів.

Навести результати розрахунку показника якості AC3.

Приклад:

1. Рівень повноти представлення метаданих щодо оприлюднення інформації:

AC3 = 18/18 = 1.

Усі необхідні метадані щодо оприлюднення статистичної інформації є заповненими.

2. Рівень повноти представлення метаданих щодо обробки:

AC3 = 11/15 = 0,7.

Рівень заповнення метаданими щодо обробки дорівнює 70 %.

3. Рівень повноти представлення метаданих щодо якості:

AC3 = 23/43 = 0,5

Рівень повноти метаданих щодо якості складає половину всіх необхідних метаданих щодо якості.

S.10.7

Документація з якості

Документи щодо оцінювання якості ДСС (крім стандартних звітів з якості ДСС).

Надати перелік документів, що визначають принципи, які застосовуються для визначення/вимірювання та оцінювання якості статистичних спостережень (наприклад, інші звіти з якості) та відповідні посилання на них.

Приклад:

ДСС ураховує всі принципи відповідної політики з якості (надати посилання на документ).

За цим статистичним спостереженням, крім стандартних звітів з якості державного статистичного спостереження у 2020 та 2017 роках, складалися стандартні звіти щодо якості результатів річного вибіркового структурного обстеження малих підприємств (щорічно підсумковий звіт з 2012 року та базовий звіт з 2016 року) (www.ukrstat.gov.ua у розділі "Діяльність" / "Статистичні спостереження" / "Звіти з якості" / "Діяльність підприємств").

S.11

Управління якістю

Опис системи та структури для управління якістю статистичної діяльності.

S.11.1

Забезпечення якості

Опис процедур за процесами, які застосовуються та відповідають вимогам системи управління якості статистичної діяльності.

Описати систему управління якістю, що, зокрема, використовується в органах державної статистики (ISO тощо), та які заходи щодо забезпечення якості певного розділу статистики вживаються (навчальні курси, порівняльний аналіз, використання кращих практик, перегляди якості, самооцінки, моніторинг відповідності тощо).

Умовний приклад:

Управління якістю в органах державної статистики відбувається з урахуванням Кодексу практики європейської статистики та Національної моделі діяльності органів державної статистики.

Держстат розробив систему моніторингу якості процесів статистичного виробництва. ДСС належить до розділу статистики 1.05, за яким відбувалось удосконалення методології проведення ДСС у частині формування вибіркових сукупностей респондентів.

S.11.2

Оцінка якості

Загальна оцінка якості даних відповідно до принципів забезпечення якості офіційної державної статистичної інформації (далі - принципи якості.

Надати оцінку якості даних. При використанні адміністративних даних зазначити загальну оцінку якості адміністративних даних, отриману згідно з методологією проведення оцінки якості адміністративних даних.

Приклад:

ДСС проводиться з урахуванням Національної моделі діяльності органів державної статистики, завершальним етапом статистичного виробництва є звіт за результатами процесу.

Відповідно до результатів проведеного у 2018 році анкетного опитування більшість користувачів надала позитивні оцінки за всіма принципами, при цьому виокремила змістовність статистичної інформації. Також найбільш важливим принципом відповідної статистичної інформації

користувачі визначили "Точність/Надійність", на другому місці - "Доступність і Ясність", на третьому - "Своєчасність та Пунктуальність".

Інформація щодо якості ДСС використовується для підготовки стандартного звіту з якості ДСС, у якому окреслюються всі аспекти якості, пов'язані із проведенням ДСС, і описуються заходи подальшого його розвитку в частині забезпечення наявних інформаційних потреб користувачів і оптимізації процесу статистичного виробництва.

Адміністративні дані, що використовуються для проведення ДСС, оцінювались у 2021 році, і мають відмінну оцінку відповідно до методології проведення оцінки якості адміністративних даних і вважаються надійними для використання в ДСС.

S.12

Актуальність

Актуальність - відповідність офіційної державної статистичної інформації потребам користувачів.

S.12.1

Потреби користувачів

Навести перелік користувачів, які використовують офіційну державну статистичну інформацію, пропозиції щодо вдосконалення цієї інформації та підтвердження щодо її врахування в ДСС.

Приклад:

Користувачами є органи державної влади та місцевого самоврядування, науковці та дослідники, засоби масової інформації, міжнародні організації, підприємства (організації), фізичні особи, а також самостійні структурні підрозділи апарату Держстату: департамент статистики національних рахунків, департамент короткотермінової статистики, департамент статистики цін.

Пропозиції користувачів та інформація щодо їх урахування доступні на офіційному вебсайті Держстату в розділі "Анкетні опитування" за посиланням http://www.ukrstat.gov.ua/anketa/opituvan_2020.htm

S.12.2

Задоволення користувачів

Заходи для визначення задоволеності користувачів інформацією.

Навести результати останнього тематичного опитування користувачів.

Приклад:

Держстат розраховує індекс задоволеності користувачів статистичної інформації, який за 2020 рік склав 88,7 %.

У лютому 2016 року Держстат провів анкетне опитування користувачів (далі - анкетне опитування) з метою вивчення ступеня відповідності потребам користувачів інформації щодо показників структурної статистики підприємств, яка вміщується у статистичних збірниках "Діяльність суб'єктів господарювання" та "Діяльність суб'єктів великого, середнього, малого та мікропідприємництва".

У зазначених збірниках оприлюднюються показники структурної статистики щодо діяльності кредитних установ у складі інформації про діяльність підприємств за видами економічної діяльності, сформованої в межах державних статистичних спостережень "Структурні зміни в економіці України та її регіонів" і "Структурне обстеження страхових компаній".

Основні висновки за результатами анкетного опитування:

44 % опитаних користувачів зазначили, що статистична інформація, наведена у статистичних збірниках, є основною або важливою складовою у їх професійній діяльності;

56 % - додатковою інформацією;

91 % опитаних користувачів позитивно оцінили інформаційне наповнення вищезгаданих збірників;

29 % користувачів зазначили про поліпшення якості інформаційного забезпечення щодо інформації зі структурної статистики порівняно з попереднім роком;

41 % опитаних уважають, що вона залишилась без змін.

S.12.3

Рівень релевантності інформації (R1(U))

Показник якості щодо рівня релевантності інформації характеризує відношення кількості комірок із значеннями статистичних показників у відповідних розрізах, які передбачені планом ДСС на відповідний рік, до кількості комірок із значеннями статистичних показників у відповідних розрізах, які є релевантними (відповідають усім потребам користувачів), і розраховується за формулою:

,

де - кількість комірок із значеннями статистичних показників у відповідних розрізах, які передбачені планом ДСС на відповідний рік;

Drel - кількість комірок із значеннями релевантних статистичних показників у відповідних розрізах.

Розрахунок проводиться для статистичних показників (груп показників), зазначених у пункті розділу S.3.4.

Рівень релевантності інформації, який дорівнює 1, означатиме повну її релевантність.

Навести результати розрахунку показника якості R1(U).

Умовний

приклад:

За показником "Обсяг реалізованих послуг підприємствами сфери послуг за видами економічної діяльності у II кварталі 2021 року" у цілому по Україні статистична інформація, у який існує потреба в її користувачів (відповідає 536 коміркам із даними), дорівнює відповідній інформації, що передбачена планом ДСС на 2021 рік.

R1(U) = 1.

S.12.3.1

Рівень повноти інформації (R1(P))

Показник якості щодо рівня повноти інформації характеризує відношення кількості комірок із значеннями статистичних показників у відповідних розрізах, які поширюються за результатами ДСС у відповідному році, до кількості комірок із значеннями статистичних показників у відповідних розрізах, які передбачені планом ДСС на відповідний рік (включаючи конфіденційні), і розраховується за формулою:

,

де - кількість комірок із значеннями статистичних показників у відповідних розрізах, які поширюються за результатами ДСС у відповідному році (з урахуванням методів уникнення розкриття конфіденційних даних ДСС);

Drqd - кількість комірок із значеннями статистичних показників у відповідних розрізах, які передбачені планом ДСС на відповідний рік (уключаючи конфіденційні).

Розрахунок проводиться для статистичних показників (груп показників), зазначених у пункті розділу S.3.4.

Рівень повноти інформації може дорівнювати 1, що означатиме стовідсотковий рівень доступності до необхідної статистичної інформації.

Навести результати розрахунку показника якості R1(P).

Умовний приклад:

R1(P) = 536/544 = 0,985.

Рівень повноти статистичної інформації, що поширюється за результатами цього ДСС, складає 0,985.

За цим ДСС, із метою забезпечення статистичної конфіденційності, поширенню не підлягає зведена знеособлена статистична інформація, яка містить дані, отримані від трьох і менше респондентів та/або якщо частка одного з респондентів у ній перевищує 80 відсотків або частка двох респондентів у ній перевищує 90 відсотків.

S.13

Точність і надійність

Точність і надійність - відображення офіційною державною статистичною інформацією реальності настільки достовірно, точно й узгоджено, наскільки це може бути можливим. Точність - це ступінь наближеності розрахунків до дійсних значень. Надійність даних визначається як ступінь близькості розрахованих показників до їх дійсних (точних) значень.

S.13.1

Загальна точність

Основні джерела похибок і ризики їх виникнення під час проведення ДСС.

Зазначити похибки, які виникають протягом усіх процесів статистичного виробництва, а саме похибки, які стосуються вибірки та які не стосуються вибірки, наприклад, похибки охоплення (надмірного чи недостатнього) та рівень невідповідей.

Навести узагальнені відомості щодо всього розділу, починаючи з пункту розділу S.13.3.5.

Приклад:

Для визначення якості оцінок показників робочої сили, зайнятості та безробіття, що отримані за результатами обстеження робочої сили (далі - ОРС), застосовуються характеристики точності (надійності): стандартна та гранична похибки вибірки, коефіцієнт варіації.

Методи визначення надійності оцінок показників викладені в Методиці розрахунку характеристик надійності оцінювання показників за результатами обстеження робочої сили, затвердженій наказом Держстату від 16 грудня 2020 року N 354.

Оцінки надійності абсолютних і відносних показників щодо робочої сили, зайнятого та безробітного населення, а також щодо осіб, які не входять до складу робочої сили, розраховуються щоквартально за статтю, місцем проживання, віковими групами та регіонами, а в середньому за рік - за більш детальними характеристиками: статтю, місцевістю, віковими групами, освітою, статусами в занятості, тривалістю робочого тижня, видами економічної діяльності, професіями, типами робочих місць, причинами та тривалістю незайнятості, тривалістю пошуку роботи та тривалістю незайнятості тощо в цілому по Україні та за регіонами.

Через невеликий обсяг представлення домогосподарств у вибірці та відповідно низьку надійність дані за результатами ОРС по місяцях звітного року в розрізі адміністративно-територіальних одиниць, а також за деталізованими рівнями класифікацій не

формуються.

Для підвищення рівня надійності та зменшення можливого негативного впливу окремих джерел похибок на різних етапах ДСС реалізується система заходів, серед яких: щорічна актуалізація списків адрес домогосподарств для відбору, навчання фахівців з інтерв'ювання та контроль якості їх роботи, перерахунок статистичних ваг для зменшення впливу відмов респондентів від обстеження тощо.

Зокрема, здійснюється базовий, плановий та цілеспрямований контроль роботи ФЗІ.

Також на державному рівні проводяться додатковий логічний контроль даних і узгодження окремих показників, отриманих із різних статистичних звітів ДСС, після їх інтеграції в єдину базу даних.

Розраховуються рівні участі домогосподарств у обстеженні на регіональному та державному рівнях й аналізуються основні причини неучасті для покращення щорічної актуалізації домогосподарств і якості роботи ФЗІ. Так, наприклад, рівень участі відібраних домогосподарств у ОРС в цілому по Україні у 2019 році складав 82,6 %.

Інформація щодо кількості домогосподарств та осіб віком 15 років і старше, які відмовились від опитування, ураховується при коригуванні статистичних ваг, які розраховуються для розповсюдження результатів ОРС на генеральну сукупність.

Для мінімізації відмов домогосподарств від участі в обстеженні проводяться такі заходи, як ознайомлення домогосподарства із листом-запрошенням, навчання ФЗІ з питань техніки проведення опитування серед різних суспільних груп населення та мотивації домогосподарств до участі у спостереженні.

Методи компенсації відсутніх даних у випадку часткових невідповідей у ДСС не застосовуються.

S.13.2

Похибки вибірки (A1 (U))

При аналізі похибки вибірки (репрезентативності) розраховуються стандартна похибка вибірки, гранична похибка вибірки та відносна стандартна похибка вибірки (коефіцієнт варіації).

Похибка вибірки показує, наскільки оцінка показника, отримана за результатами вибіркового обстеження, може відрізнятися від дійсного значення показника, у разі проведення суцільного обстеження одиниць генеральної сукупності.

Похибки вибірки розраховуються за формулами:

стандартна похибка розраховується добуванням кореня з дисперсії оцінки, визначається в одиницях виміру ознаки:

,

де - дисперсія вибіркових оцінок.

гранична похибка є максимально можливою похибкою вибірки для довірчої ймовірності:

,

де t - довірче число (квантиль нормального розподілу або квантиль розподілу ймовірностей). Гранична похибка вибірки використовується для побудови довірчих границь оцінок (границь довірчих інтервалів);

коефіцієнт варіації (відносна стандартна похибка вибірки) розраховується діленням стандартної похибки в абсолютній величині на очікуване значення оцінки, у відсотках:

,

де - оцінка показника. Вибір розрахункової формули залежить від дизайну вибірки, методу оцінювання, обраного для того, щоб оцінити варіацію . Коефіцієнт варіації часто використовується як показник придатності даних для аналізу. Так, якщо CV Ј 5 %, то оцінка вважається надійною, якщо 5 %

< CV Ј 10 % - оцінка є придатною для кількісного аналізу, але її надійність недостатньо висока, якщо 10 %

< CV Ј 25 % - оцінка придатна лише для якісного аналізу і її слід використовувати обережно (але іноді оприлюднюють статистичну інформацію, для якої CV досягає 30 % і навіть 40 %).

Оцінка показника, для якого величина похибки вибірки є значною порівняно з величиною самої оцінки, не може бути використана при аналізі результатів обстеження.

Навести результати розрахунку показника якості A1 (U) та як впливають похибки на результати ДСС.

Приклад:

За результатами вибіркового опитування домогосподарств щодо їх соціально-демографічних характеристик у 2015 році розраховані такі характеристики надійності, як гранична похибка вибірки та відносна стандартна похибка вибірки для оцінок значень показників: "Кількість домогосподарств, які мають земельні ділянки", "Кількість домогосподарств, житло яких обладнане водопроводом", "Кількість домогосподарств, житло яких обладнане централізованим газопостачанням", "Кількість домогосподарств, житло яких обладнане

ванною або душем", "Домогосподарства, які задоволені своїми житловими умовами", "Середній розмір домогосподарства" по Україні в цілому, за типами місця проживання (великі та малі міста, сільська місцевість), за регіонами та економічними районами. Результати розрахунків характеристик надійності оцінок зазначених показників наведені в таблиці:

Характеристика якості оцінки значення показника "Кількість домогосподарств, які мають земельні ділянки" за результатами вибіркового опитування домогосподарств у 2015 році представлена у таблиці.

Кількість домогосподарств, які мають земельні ділянки, тис.

Гранична похибка вибірки, тис.

Відносна стандартна похибка вибірки, %

Україна

8324,01

266,18

1,63

Міста (

>100 тис. осіб)

1045,60

187,43

9,15

Міста (

<100 тис. осіб)

2443,84

152,13

3,18

Сільська місцевість

4834,57

183,81

1,94

Оцінка якості вищезазначеного показника є придатною для кількісного аналізу, а його надійність у допустимих межах.

S.13.2.1

Похибки вибірки (A1(P))

Навести результати розрахунку стандартної, граничної похибки вибірки та значення коефіцієнта варіації, розрахованих (як для U та і для P) за формулами, наведеними в пункті розділу S.13.2 (які у звіті з якості не наводяться).

Приклад:

Величина граничної похибки вибірки для оцінки кількості робочої сили віком 15 років і старше в середньому за 2019 рік становила 403,8 тис. осіб. Це означає, що з імовірністю 0,95 оцінка кількості робочої сили в середньому за 2019 рік знаходилася у межах 18155,7 тис. осіб +/- 403,8 тис. осіб, тобто в інтервалі 17751,9 - 18559,5 тис. осіб. http://ukrstat.gov.ua/druk/publicat/kat_u/2020/zb/07/zb_r_s_2019.pdf

Коефіцієнт варіації для оцінки кількості робочої сили віком 15 років і старше в середньому за 2019 рік становив 1,1 %, що свідчить про високу надійність отриманих даних. При цьому більше значення цього показника спостерігалося для мешканців сільської місцевості (2,6 %), а менше (1.1 %) серед мешканців міст. Дані в середньому за квартал щодо кількості робочої сили також є достатньо надійними (коефіцієнти варіації по кварталах 2019 року знаходилися в межах від 1,1 % до 2,9 %).

http://ukrstat.gov.ua/druk/publicat/kat_u/2020/zb/07/zb_r_s_2019.pdf

S.13.3

Похибки, що не стосуються вибірки та A4. Невідповіді одиниць і рівень невідповідей одиниць (A5)

Зазначити похибки, що не стосуються вибірки, та виникають протягом статистичного виробництва.

Навести узагальнені відомості щодо пунктів розділу S.13.3.1 - S.13.3.5, починаючи з пункту розділу S.13.3.5.

Зазначити наявність і навести результати розрахунку невибіркових похибок: охоплення (надмірне/недоохоплення та дублювання записів), вимірювання (помилки щодо числового значення показника, дублювання записів тощо), невідповідей (включаючи причини та оцінки невідповідей, рівень невідповідей для окремих статистичних показників), обробки (редагування даних, кодування, імпутація, моделювання тощо), та опис здійснених заходів для зменшення різних типів похибок.

Якщо ДСС використовує метод компіляції макроагрегатів, то потрібно зазначити похибки, що не стосуються вибірки, щодо тих ДСС, що використовуються як джерело інформації для проведення такого ДСС.

Приклад:

Рівень неучасті відібраних домогосподарств у обстеженні робочої сили (далі - ОРС) у цілому по Україні у 2019 році складав 17,4 %. На період карантину, через спалах гострої респіраторної хвороби COVID-19, спричиненої короновірусом SARS-CoV-2, по ротаційних групах, які обстежуються повторно, опитування населення фахівці з інтерв'ювання (ФЗІ) здійснюють по телефонах домогосподарств (за наявності), що значно впливає на збереження рівня участі домогосподарства в опитуванні.

Здійснюється аналіз за причинами неучасті під час базового та планового контролю ФЗІ.

Інформація щодо кількості домогосподарств і осіб віком 15 років і старше, які відмовились від опитування, ураховується при коригуванні статистичних ваг, які розраховуються для розповсюдження результатів ОРС на генеральну сукупність.

Для мінімізації відмов домогосподарств від участі в обстеженні проводяться такі заходи, як ознайомлення

домогосподарства із листом-запрошенням, навчання фахівців з інтерв'ювання з питань техніки проведення опитування серед різних суспільних груп населення та мотивації домогосподарств до участі у спостереженні.

Методи компенсації відсутніх даних у випадку часткових невідповідей у ДСС не застосовуються.

Умовний приклад:

Похибка невідповідей за звітний період (рік) становить 17,4 %.

Для зменшення невідповідей застосовується контроль рівня подання звітів респондентами, охопленими ДСС, аналізуються причини їх неподання.

Похибки вимірювання є одиничними і суттєво не впливають на точність статистичних даних (до 2 %).

Для запобігання похибок оброблення даних передбачена система контролів уведеної інформації щодо: повноти та правильності заповнення статистичних формулярів; правильності кодування інформації відповідно до класифікаторів, довідників, переліків кодів, у середньому за рік похибка складає до 5 %.

Для виявлення похибок вибору моделі (до 7 %) отримані результати ДСС аналізуються, зокрема, з точки зору взаємозв'язку показників, також здійснюється зіставлення окремих показників з попередніми періодами й аналогічними періодами попереднього року. Крім того, проводиться аналіз сумнівних агрегатів, аналіз розподілу даних, аналіз абсолютних, відносних і середніх величин, вивчаються тенденції.

S.13.3.1

Похибки охоплення

Похибки, зумовлені неспроможністю забезпечити рівнозначне охоплення всіх одиниць цільової сукупності (генеральної у разі її відповідності), що призводить до розбіжностей між цільовою сукупністю і сукупністю одиниць спостереження, що вивчається.

Навести кількісне значення генеральної сукупності у звітному році, кількість одиниць спостереження, які не вивчались у цьому ДСС.

Зазначити наявність або відсутність похибок охоплення (надмірного охоплення, дублювання даних, недостатнього охоплення) одиниць спостереження цільової сукупності (генеральної у разі її відповідності).

Описати заходи, ужиті для усунення виявлених похибок.

Умовний приклад:

Для отримання інформації безпосередньо від респондента в грудні попереднього року на державному рівні відбулося формування генеральної сукупності (яка дорівнює цільовій сукупності), сукупності одиниць статистичного спостереження, що вивчається.

Різниця між одиницями генеральної сукупності та сукупності, що вивчається, у звітному році становила 306 одиниць (що є мікропідприємствами), з яких 17,4 % респондентів не надали відповідей. З метою доохоплення явища застосовуються методи дооцінки.

S.13.3.1.1

Рівень надмірного охоплення (A2)

Показник якості щодо рівня надмірного охоплення характеризує частку нерелевантних одиниць у складі статистичного спостереження: одиниць, які не належать до цільової сукупності (генеральної у разі її відповідності) через помилки або застарілу інформацію; одиниць, які належать до зазначеної сукупності, але наявні в сукупності одиниць спостереження, що вивчається (вибірковій сукупності), більше одного разу. Якщо опитування проводиться вибірковим методом, рівень надмірного охоплення оцінюється на основі даних, зібраних у вибірці, і в цьому випадку можна розрахувати зважений і незважений показник переохоплення. Якщо всі одиниці вибірки мають однакову вагу то здійснюється розрахунок незваженого рівня надмірного охоплення.

Рівень надмірного охоплення розраховується за формулою:

або

,

де O - кількість одиниць статистичного спостереження, які не належать до цільової сукупності (генеральної у разі її відповідності);

E - кількість одиниць статистичного спостереження, які належать до цільової сукупності (генеральної у разі її відповідності);

Q - кількість одиниць статистичного спостереження з невідомою релевантністю;

Wj - вага одиниці сукупності j;

a - параметр, який дорівнює 1, якщо немає інших припущень. Два основні випадки:

незважений рівень: Wj = 1, зважений рівень: Wj = dj, де dj = 1/pj (означає, що розрахункова вага є оберненою до ймовірності вибірки).

Навести результати розрахунку показника якості A2.

Умовні приклади:

1. Рівень надмірного охоплення в цьому ДСС складає 6,2 % й розраховується як відношення

частки зайвих одиниць з вибіркової сукупності, які не належать до неї, до загальної кількості одиниць у вибірці.

2. В обстеженні доходів домогосподарств було обрано 9400 респондентів, з яких 815 не були знайдені, а також не вдалося знайти 205 адрес. Розрахунок незваженого рівня надмірного охоплення (всі одиниці мають однакову вагу) склав:

.

10,85 % одиниць не належать до вибіркової сукупності.

S.13.3.1.2

Частка спільних одиниць (A3)

Показник якості A3 характеризує частку одиниць статистичного спостереження, охоплених двома різними джерелами (інформація, отримана органами державної статистики (далі - ОДС) безпосередньо від респондентів, залучених до звітування за формою ДСС, і адміністративні дані) (далі - два різних джерела) до загальної кількості одиниць спостереження (частку кількості респондентів, які залучені до звітування за формою ДСС, і респондентів, що звітували до державних органів (за винятком органів державної статистики), та органів місцевого самоврядування та інших юридичних осіб, до загальної кількості одиниць статистичного спостереження.

Показник розраховується, коли використовуються два різні джерела (деякі значення показників, отримані ОДС безпосередньо від залучених до звітування респондентів ДСС, а інші значення показників - з адміністративних джерел), або коли інформація для частини одиниць сукупності, отримана ОДС безпосередньо від залучених до звітування респондентів, а дані для іншої частини одиниць сукупності з одного чи кількох адміністративних джерел.

Показник, що характеризує повноту охоплення джерел, тобто наскільки одиниці існують у двох різних джерелах й узгоджуються їх дані, розраховується за формулою:

,

де n - кількість респондентів, які залучені до звітування за формою ДСС, та респондентів, які звітували до державних органів (за винятком органів державної статистики), органів місцевого самоврядування та інших юридичних осіб;

m - загальна кількість одиниць статистичного спостереження (одна одиниця в знаменнику, що існує в кількох джерелах, ураховується тільки один раз).

Навести результати розрахунку показника якості A3.

Умовні приклади:

1. Розрахунок: . За цим ДСС загальна кількість респондентів, що подали звіти до різних державних органів, становить 1058 одиниць, з них кількість респондентів, що звітували до ОДС за формою ДСС, дорівнює 953 одиницям. Оскільки частка спільних одиниць складає 111 %, то існує надмірне охоплення.

2. Показник не розраховується, оскільки для проведення ДСС використовуються тільки одне джерело інформації - адміністративні дані.

S.13.3.2

Похибки вимірювання

Похибки вимірювання виникають під час збирання інформації та спричиняють відмінність отриманих значень показників від їх дійсних (точних) значень. Такі похибки можуть пояснюватись помилковими діями респондента, інтерв'юера, а також недосконалістю формуляра, методів збору даних або веденням бухгалтерського обліку респондента.

Навести відомості щодо можливих похибок вимірювання та їх основних джерел. Описати заходи із проєктування та тестування форм звітності ДСС, інформацію про навчання інтерв'юерів та іншу роботу із запобігання похибкам вимірювання.

Приклад:

Для уникнення та з метою запобігання похибкам вимірювання суттєва увага була приділена розробці та тестуванню звітно-статистичної документації обстеження робочої сили (ОРС). Основні методологічні визначення та поняття обстеження робочої сили були розроблені на основі стандартів МОП. Звітно-статистична документація обстеження та модулі до нього були розроблені за сприяння міжнародних експертів та протестовані під час когнітивних досліджень і пілотних обстежень безпосередньо в домогосподарствах на регіональному рівні (досліджувалася зрозумілість формулювання запитань в анкетах і зручність запитальників для респондентів).

Також суттєва увага приділена навчанню фахівців з інтерв'ювання (ФЗІ).

Крім того, під час щорічної інвентаризації звітно-статистичної документації ДСС представники ГУС мали змогу надавали пропозиції щодо вдосконалення статистичного спостереження, у тому числі пропозицій ФЗІ.

S.13.3.3

Похибки

невідповідей одиниць

Похибки, спричинені відсутніми відповідями, виникають, якщо респонденти, залучені для проведення ДСС, не надали інформацію.

Навести оцінку участі респондентів в ДСС. Описати заходи для зменшення невідповідей під час надання респондентами інформації для проведення ДСС.

Приклад:

За результатами обстеження робочої сили (ОРС) розраховується рівень участі домогосподарств у обстеженні й аналізуються основні причини їх неучасті. Так, наприклад, рівень участі відібраних домогосподарств у ОРС у цілому по Україні у 2019 році склав 82,6 %.

Урахування невідповідей відбувається на етапі формування системи статистичних ваг для поширення результатів ОРС на генеральну сукупність.

Імпутація, з метою компенсації неотриманої через невідповіді інформації, не застосовується.

S.13.3.3.1

Частка невідповідей одиниць (A4)

Показник якості щодо частки невідповідей характеризує відношення кількості одиниць статистичного спостереження (залучених до звітування респондентів), які надали інформацію до органів державної статистики (ОДС), до загальної кількості одиниць статистичного спостереження.

Показник якості A4 може бути зваженим або незваженим.

Рівень невідповідей одиниць розраховуюється для всіх ДСС (крім спостережень, що використовують метод компіляції макроагрегатів).

Якщо статистичне спостереження використовує декілька джерел інформації, то показник розраховується для кожного джерела інформації за формулою:

або

,

де R - кількість одиниць статистичного спостереження (залучених до звітування респондентів), які надали інформацію до органів ОДС;

NR - кількість одиниць статистичного спостереження (залучених до звітування респондентів), які не надали інформацію до органів ОДС;

Q - кількість одиниць статистичного спостереження з невідомою релевантністю (які не було знайдено за адресами, за якими інформація була відсутня частково або непридатна для використання).

Навести результати розрахунку показника якості A4. Зазначити причини невідповідей одиниць.

Умовний приклад:

У обстеженні доходів життя домогосподарств було обрано 1030 респондентів, з них 700 респондентів надали інформацію, 250 - не прозвітували, решта - 80. Розрахунок незваженої частки невідповідей одиниць (A4) (всі одиниці мають однакову вагу) склав:

.

32 % одиниць із вибіркової сукупності не прозвітували до ОДС.

Приклад:

За ОРС серед причин невідповідей найпоширенішими були такі:

тимчасова відсутність усіх мешканців (7,4 %);

відмова відчинити двері (4,9 %);

усі мешканці відмовились від опитування (5,1 %).

Зазначена інформація використовується для навчання ФЗІ для покращення якості їх роботи та комунікаційних навичок, зокрема, в частині мотивації та залучення респондентів.

S.13.3.3.2

Рівень невідповідей одиниць (A5)

Показник якості щодо рівня невідповідей одиниць характеризує відношення кількості одиниць статистичного спостереження (залучених до звітування респондентів), які не надали до органів державної статистики (ОДС) інформацію за визначеним показником, до кількості одиниць статистичного спостереження (залучених до звітування респондентів), які надали інформацію ОДС за цим показником за формулою:

,

де RY - кількість одиниць статистичного спостереження (залучених до звітування респондентів), які надали ОДС інформацію за визначеним показником;

NRY - кількість одиниць статистичного спостереження (залучених до звітування респондентів), які не надали ОДС інформацію за цим показником.

Розрахунок проводиться для статистичних показників (груп показників), зазначених у пункті розділу S.3.4.

Навести результати розрахунку показника якості A5.

Приклади:

1. Наразі цей показник не розраховується, оскільки під час обстеження спостерігаються лише поодинокі випадки невідповідей одиниць, які не впливають на якість статистичного спостереження.

2. Цей показник не розраховується, оскільки часткові невідповіді усуваються на етапі збору даних шляхом зворотного зв'язку з респондентом ДСС.

Умовний приклад:

В обстеженні EU-SILC якщо після запитання "Чи є у вашій родині доступ до Інтернету?" на наступне запитання

"Чи має домогосподарство доступ до Інтернету через ПК" відповідають лише ті респонденти, які на перше запитання відповіли "Так".

Кількість респондентів

Зважена кількість респондентів

Сума значень наступного показника (запитання)

Зважена сума значень наступного показника (запитання)

Кількість залучених респондентів

700

5500

15600

70000

Кількість залучених до звітування респондентів, які надали ОДС інформацію за окремим показником

450

3800

11500

55000

Кількість залучених до звітування респондентів, які не надали ОДС інформацію за цим показником

370

3000

10500

52000

Рівень невідповіді на запитання (незважений) склав:

.

Рівень невідповіді на запитання (зважений) склав:

.

Рівень невідповіді на наступне запитання (незважений) склав:

.

Рівень невідповіді на наступне запитання (зважений) склав:

.

18 % респондентів не відповіли на перше запитання, 8,7 % - на друге запитання.

S.13.3.4

Похибки обробки даних

Похибки обробки даних виникають під час проведення перевірок, редагування, кодування, імпутації, автоматизованого зчитування даних тощо.

Навести відомості щодо можливих похибок обробки даних та їх вплив на результати ДСС. Описати заходи, ужиті для усунення виявлених похибок обробки даних.

Приклад:

Для запобігання похибок обробки даних обстеження робочої сили (ОРС) у КЕОІ передбачена система контролів введеної інформації щодо: повноти та правильності заповнення статистичних формулярів; правильності кодування інформації відповідно до міжнародних або національних класифікаторів; арифметичних дій з кількісними показниками; обмежень уведення мінімальних/максимальних значень; повноти формування бази даних по регіону або наявності дублюючих записів тощо. У разі припущення помилки в КЕОІ з'являється повідомлення для оператора щодо введення хибного коду. Крім того, кожна процедура обробки даних у КЕОІ на регіональному рівні супроводжується системними файлами протоколів припущених помилок для привернення уваги оператора та реалізації подальших заходів з виправлення чи уточнення інформації в разі потреби.

Після передачі файлів первинних даних за результатами ОРС у регіонах на державний рівень відбувається повторний контроль повноти бази даних та логічний і арифметичний контролі, що унеможливлює використання некоректних даних для отримання результату.

S.13.3.5

Похибки вибору моделі

Похибка, пов'язана із застосуванням методів моделювання під час проведення статистичного спостереження (помилки обрання моделі, нерелевантність джерел інформації тощо).

Зазначити наявність уживання моделювання для формування результатів ДСС. Прикладом моделювання можуть слугувати методи обчислення розрахункового показника.

У цьому випадку нерелевантні джерела інформації, які використовуються для формування показника, впливають на якість отриманого значення показника та вважаються похибками вибору моделі.

Приклади:

1. Не застосовується, оскільки для застосування моделювання відсутні динамічні ряди даних.

2. Показник "Середня ціна 1 голови тварин сільськогосподарських живих, куплених переробними підприємствами у підприємств" розраховується на основі показників "Кількість куплених тварин, отриманих для перероблення", "Вартість куплених тварин, отриманих для перероблення", "Кількість куплених тварин у населення переробними підприємствами" та "Вартість куплених тварин у населення переробними підприємствами" відповідно до Методики розрахунку показника. Інформація щодо нерелевантності джерел інформації відсутня.

S.14

Своєчасність і пунктуальність

Поширення офіційної державної статистичної інформації своєчасно і пунктуально. Проміжок часу між наявністю даних та подією або явищем, які вони описують/проміжок часу між фактичним оприлюдненням результатів ДСС та запланованою датою, коли вони мають бути оприлюднені.

S.14.1

Своєчасність і тривалість часу до оприлюднення інформації (TP2)

Показник якості щодо тривалості часу до оприлюднення інформації характеризує проміжок часу між термінами реєстрації статистичних даних та публікації цих даних у вигляді статистичної інформації (продукту)

(днів, місяців тощо) розраховується для всіх статистичних спостережень за формулою:

TP2 = dоприл - dзвіт,

де dзвіт - останній день звітного періоду;

dоприл - останній календарний день оприлюднення результатів ДСС.

Зазначити причини порушення термінів, зазначених у календарі оприлюднення інформації, якщо такі порушення є.

Навести результати розрахунку показника якості TP2.

Приклад:

Збір даних цього ДСС відбувається на 22-ге число після звітного місяця, оприлюднення результатів на 47-й після звітного періоду. Кількість днів з останнього дня звітного періоду до дня оприлюднення результатів ДСС становить 25 (TP2 = 77 - 52 = 25 днів).

S.14.1.1

Тривалість часу до оприлюднення попередніх результатів ДСС (TP1)

Показник якості щодо тривалості часу до оприлюднення попередньої інформації характеризує проміжок часу між термінами оприлюднення попередніх і остаточних результатів ДСС (днів, місяців тощо) і розраховується для статистичних спостережень, які роблять перегляд статистичної інформації, за формулою:

TP1 = dостат - dпопер,

де dпопер - календарний день оприлюднення попередніх даних;

dостат - календарний день оприлюднення остаточних даних.

Навести результати розрахунку показника якості TP1.

Приклади:

1. Попередні дані оприлюднюються на 47-й день після звітного періоду. Остаточні дані оприлюднюються (відповідно до календаря оприлюднення інформації) на 75-й день після звітного періоду (TP1 = 105 - 77 = 43 дні).

2. За цим ДСС оприлюднюються тільки остаточні дані.

S.14.1.2

Тривалість часу до оприлюднення остаточних результатів ДСС (TP2)

Показник якості щодо тривалості часу до оприлюднення остаточної інформації характеризує проміжок часу між термінами реєстрації статистичних даних, та публікації остаточних даних у вигляді статистичної інформації (продукту) (днів, місяців тощо) розраховується для статистичних спостережень, які проводять перегляд інформації, за формулою:

TP2 = dостан - dзвіт,

де dзвіт - останній день звітного періоду;

dостан - календарний день оприлюднення остаточних даних.

Навести результати розрахунку показника якості TP2.

Приклади:

1. Збір даних цього ДСС відбувається на 22-ге число після звітного місяця, остаточні дані оприлюднюються (відповідно до календаря оприлюднення інформації) на 75-й день після звітного періоду (TP2 = 105 - 52 = 53 дні).

2. За цим ДСС оприлюднюються тільки остаточні дані.

S.14.2

Пунктуальність і оприлюднення (TP3(U))

Показник якості щодо рівня пунктуальності оприлюднення статистичних продуктів (інформації) характеризує проміжок часу між фактичним оприлюдненням статистичних продуктів (інформації) та датою, коли ці продукти (інформація) мали б бути поширені відповідно до календаря оприлюднення інформації або угод щодо взаємообміну інформаційними ресурсами між Держстатом та іншими органами виконавчої влади тощо.

Показник якості TP3(U)) розраховується як відношення кількості оприлюднень, здійснених вчасно, у загальній кількості оприлюднень відповідно до календаря оприлюднення інформації за формулою:

,

де mп - кількість статистичних продуктів (інформації), які були оприлюднені на дату, оголошену в календарі або раніше;

mнп - кількість статистичних продуктів (інформації), які були оприлюднені пізніше дати, оголошеної в календарі.

Цей показник розраховується для статистичних спостережень, результати яких підлягають оприлюдненню (зокрема, для одного показника або групи показників, зазначених у позиції S.3.4).

Навести результати розрахунку показника якості TP3(U).

Зазначити причини порушення запланованих термінів оприлюднення інформації й описати заходи з вирішення ситуації.

Приклад:

Інформація за результатами ДСС оприлюднюється в заплановані терміни, випадків порушення термінів оприлюднення статистичних продуктів не було.

Відсоток оприлюднень, здійснених вчасно, відповідно до календаря оприлюднення інформації складає 100 %.

S.14.2.1

Пунктуальність і оприлюднення (TP3(P))

Показник якості щодо рівня точності передачі статистичних даних для оприлюднення характеризує проміжок часу між фактичною датою передачі для оприлюднення даних і датою,

запланованою для оприлюднення в календарі, розраховується за формулою:

TP3(P) = dфакт - dзапл,

де dфакт - фактична дата надання статистичних даних для оприлюднення;

dзапл - запланована дата надання статистичних даних для оприлюднення в календарі.

Показник якості TP3(P) розраховується для статистичних спостережень, результати яких підлягають оприлюдненню (для одного показника або для групи показників, зазначених у позиції S.3.4).

Навести результати розрахунку показника якості TP3(P).

Приклад:

Календар оприлюднення інформації за цим ДСС жодного разу не порушувався.

TP3 (P) = 0.

S.15

Узгодженість і порівнянність

Відповідність державної офіційної статистичної інформації єдиним стандартам щодо охоплення, визначень, одиниць виміру та класифікацій, узгодженість протягом прийнятого часу й порівнянність між регіонами та державами, а також можливість комбінування й одночасного використання пов'язаних між собою даних з різних джерел.

S.15.1

Узгодженість - географічна

Ступінь, з якою статистичні дані можуть бути узгоджені за адміністративно-територіальним поділом країни, даними інших країн.

Описати, чи є узгодженими дані за регіонами, порівнюваними з відповідними даними інших країн. Зазначити відомості щодо розбіжностей з регламентами/положеннями ЄС, міжнародними документами і визначеннями.

Приклад:

Статистичне спостереження передбачає єдині підходи до системи показників (їхнього змісту, визначень), одиниць спостереження, генеральної сукупності, звітного періоду та періодичності обстеження, географічного охоплення, методів збору та обробки даних.

Зважаючи на зазначене, показники спостереження за певний обраний період можна порівнювати, зокрема за регіонами.

Методологія ДСС, основні визначення та поняття, які застосовуються в спостереженні, зокрема щодо вимірювання робочої сили (до 2019 року - економічно активне населення), зайнятості та безробіття населення, осіб, які не входять до складу робочої сили (до 2019 - економічно неактивне населення), як і в країнах Європейського Союзу, відповідають стандартам та рекомендаціям Міжнародної організації праці, що дозволяє здійснювати міжнародні зіставлення даних, які отримані за результатами обстеження робочої сили (ОРС).

У 2014 році здійснено ретроспективні перерахунки інформації за 2010 - 2013 роки щодо його основних показників (зайняте, безробітне населення тощо) без урахування тимчасово окупованої території Автономної Республіки Крим і м. Севастополя.

Крім того, з I кварталу 2015 року обстеженням не охоплюються окремі території Донецької та Луганської областей, де органи державної влади тимчасово не здійснюють свої повноваження або які знаходяться на лінії зіткнення.

S.15.1.1

Рівень асиметрії для дзеркальної статистики (CC1)

Показник якості щодо рівня асиметрії для дзеркальної статистики характеризує розходження між вхідними та вихідними потоками статистичних даних між двома/кількома країнами/регіонами (далі - дзеркальні потоки).

Асиметрія є невід'ємною рисою всіх статистичних даних, щодо яких дві країни збирають один і той самий тип інформації відносно один одного. Асиметрія виникає, коли дані щодо однієї й тієї ж самої транзакції однієї країни не відповідають даним, які повідомляє країна-партнер.

Дзеркальні потоки статистичних даних характерні для певних розділів статистики (зовнішня торгівля товарами, міграція, туризм тощо).

Рівень асиметрії для дзеркальної статистики щодо статистичних даних між країнами-партнерами (A, B) розраховується за формулою:

,

де OFAB - вихідний потік, що йде із країни A в країну B, як опубліковано країною A;

mIFAB - дзеркальний вхідний потік, опублікований країною B. Аналогічні формули застосовуються для визначення показника якості із суфіксом BA.

Навести результати розрахунку показника якості CC1.

Приклад:

Асиметрія дзеркальної статистики полягає в зіставленні якісних і кількісних характеристик, з одного боку, - експорту задекларованого товару із країни-партнера, а з іншого - імпорту цього товару після перетину українського кордону та митного оформлення, що дозволяє суттєво підвищити рівень узгодженості даних

митної статистики країн-партнерів, оперативно виявляти випадки зловживань і помилок.

На цей час у цьому ДСС показники для дзеркальної статистики не розраховуються з причини розходжень методологічного характеру, що стосуються збору даних зі статистики зовнішньої торгівлі товарами (уключення або не включення даних по товарах, що не підлягають митному декларуванню; товарів, придбаних у портах для забезпечення життєдіяльності транспортних засобів та членів екіпажу; дорахунків по "човниковій торгівлі"); та різниці в обліку орендованих товарів, а також потребують узгодженої класифікації товарів з метою забезпечення конфіденційності даних.

Умовний приклад:

Статистичні дані зовнішньої торгівлі між країнами A і B за 2014 рік:

обсяг експорту товарів країни A становив 488,308 тис. грн, обсяг імпорту товарів країни B - 946,756 тис. грн, обсяг експорту товарів країни B - 1223,664 тис. грн, обсяг імпорту товарів країни A - 460,275 тис. грн.

.

Рівень асиметрії для дзеркальної статистики між країнами A та B щодо зовнішньої торгівлі товарами склав 20 %.

S.15.2

Порівнянність - у часі. Довжина порівнюваних часових рядів (CC2(U))

Показник якості щодо довжини порівнювальних рядів характеризує кількість періодів у часовому ряді, прийнятних для порівняння, та розраховується (як для U та і для P) за формулою:

CC2 = jостанній - jперший + 1,

де jостанній - останній звітний період статистичного спостереження;

j перший - перший звітний період статистичного спостереження, за який вже сформовано порівняні результати ДСС.

Одиниця виміру показника залежить від періодичності опитування. У місячному огляді значення показника виражається як кількість місяців, а у квартальних - число кварталів тощо.

Надати відомості щодо можливих обмежень у використанні даних для порівнянь у часі. При оцінці порівнянності в часі визначають рівень змін у статистичному спостереженні, які відбулись від одного звітного періоду до іншого, для прикладу:

не відбулось жодних змін, про що необхідно зазначити у звіті;

відбулись деякі зміни, але вони не призвели до розриву в динамічному ряді.

відбулись суттєві зміни, що гарантовано призводять до переривання часових рядів.

Надати відомості про довжину порівнюваних рядів, звітні періоди, у яких виникають порушення часових рядів, і причини цих порушень.

Приклад:

Обстеження робочої сили (ОРС) в Україні проводиться з 1995 року. Дані щодо робочої сили (до 2019 року - економічно активне населення), зайнятості та безробіття населення, осіб, які не входять до складу робочої сили (до 2019 року - економічно неактивне населення), стосовно населення у віці 15 - 70 років наявні з 1995 року. Відповідні дані щодо населення віком 15 років і старше, а також показників недовикористання робочої сили оприлюднюються, починаючи із 2019 року. Тому дані щодо населення віком 15 - 70 років є зіставні з моменту впровадження обстеження (з 1995 року), а щодо осіб у віці 15 років і старше та показників недовикористання робочої сили - із 2019 року.

У 1995 - 1998 роках обстеження проводилося раз на рік, 1999 - 2003 роках - щоквартально, в останньому місяці кожного кварталу, а із січня 2004 року впроваджене в практику постійної роботи органів державної статистики зі щомісячною періодичністю. Із 2014 року інформація щодо основних показників оприлюднюється щоквартально на 84-й день після звітного кварталу.

На різних етапах формування вибірки, а також при обробці даних та оцінюванні показників в ОРС використовуються дані демографічної статистики та перепису населення, тому на його результати впливають будь-які зміни щодо кількості та структури населення. Так, у 2004 році основні показники обстеження були перераховані за 1999 - 2003 роки відповідно до нової демографічної структури населення, отриманої за результатами Всеукраїнського перепису населення 2001 року. Відповідна інформація за 1995 - 1998 роки не перераховувалася.

S.15.2.1

Порівнянність. Довжина порівнюваних часових рядів (CC2 (P))

Кількість звітних періодів у часових рядах із моменту останнього їх порушення.

Якщо не було жодного порушення часового ряду, то показник

дорівнює кількості звітних періодів (років/кварталів/місяців) у часовому ряді, до якої додано 1.

Показник якості щодо довжини порівнювальних рядів характеризує кількість періодів у часовому ряді, прийнятних для порівняння, та розраховується (як для U та і для P) за формулою:

CC2 = jостанній - jперший + 1,

де jостанній - останній звітний період статистичного спостереження;

j перший - перший звітний період статистичного спостереження, за який уже сформовано порівняні результати ДСС.

Одиниця виміру показника залежить від періодичності опитування. У місячному огляді значення показника виражається як кількість місяців, а у квартальних - число кварталів тощо.

Застосовується для оцінки якості ДСС тільки при наявності часового ряду, для кожного його порівнювального проміжку часу.

Навести результати розрахунку показника якості CC2(P).

Приклад:

Статистичні показники цього спостереження можна порівнювати в динаміці по промисловості в цілому з 1991 року у т. ч.:

з 1991 по 2001 рік - за галузями промисловості відповідно до Загального класифікатора галузей народного господарства:

CC21 = (2001 - 1991) + 1 = 11;

з 2002 по 2012 рік - за видами економічної діяльності відповідно до Класифікації видів економічної діяльності ДК 009:2005:

CC22 = (2012 - 2002) + 1 = 11;

з 2013 року - за видами економічної діяльності відповідно до Класифікації видів економічної діяльності ДК 009:2010:

CC23 = (2019 - 2013) + 1 = 7.

S.15.3

Узгодженість - перехресні області

Ступінь узгодження даних ДСС із даними, отриманими з інших спостережень.

Описати відмінності (якщо вони існують) між статистичними показниками, уключаючи основні відмінності в поняттях і визначеннях, класифікацію (номенклатуру), географічне охоплення тощо.

За потреби для оцінки узгодженості показників ДСС застосовується показник якості щодо рівня міжресурсної зіставності, який розраховується за формулою:

,

де Xiref - значення показника ДСС;

Xi - значення показника, отриманого з інших джерел, з метою визначення їх узгодженності.

Умовний приклад:

Якщо кількість зайнятих, отримана в результаті проведення обстеження щодо зайнятості населення, дорівнює 816036, а дані для того ж ключового показника в іншому статистичному спостереженні дорівнюють 693941, то CH(P) дорівнює 0,18, тобто кількість зайнятих за результатами опитування на 18 % більша, ніж кількість зайнятих з інших джерел.

Приклад:

Показники статистичного спостереження щодо таблиці витрати-випуск у цінах споживачів є повністю зіставними з показниками статистичного спостереження "Річні національні рахунки".

У колонках III квадранта "Таблиці витрати-випуск у цінах споживачів" (далі - ТВВ) наведені в рядках складові ВВП за категоріями доходу: оплата праці найманих працівників (D.1), податки на виробництво та імпорт (D.2), субсидії на виробництво та імпорт (D.3), валовий прибуток, змішаний дохід (B.2g, B.3g). Сума показників оплати праці найманих працівників, податків, за виключенням субсидій, на виробництво та імпорт, валового прибутку, змішаного доходу в цілому по економіці дорівнює ВВП (B.1*g).

ІІ квадрант ТВВ у цінах споживачів представлений у вигляді таблиці, у рядках якої наведено перелік використаних товарів і послуг, а в колонках - складові ВВП за категоріями кінцевого використання, зокрема: кінцеві споживчі витрати (P.3) секторів домашніх господарств (S.14), НКООДГ (S.15) та ЗДУ (S.13); валове нагромадження основного капіталу (P.51g); зміна запасів матеріальних оборотних коштів (P.52); придбання за виключенням вибуття цінностей (P.53); експорт товарів і послуг (P.6); імпорт товарів і послуг (P.7).

S.15.3.1

Узгодженість - внутрішньорічна та річна статистика

Ступінь узгодження статистичних даних, які мають різну періодичність (тільки для статистичних спостережень, за якими оприлюднюються дані місячні та квартальні; місячні й річні; квартальні та річні).

Порівняти річні й піврічні, квартальні, місячні дані.

Описати причини неузгодженості між цими даними, якщо узгодженість відсутня

Приклади:

1. Не застосовується, оскільки за цим ДСС оприлюднюються тільки річні дані.

2. За цим ДСС

квартальні та річні дані повністю узгоджуються між собою.

S.15.3.2

Узгодженість - національні рахунки

Ступінь узгодження статистичних даних різних статистичних спостережень із спостереженнями зі статистики національних рахунків.

Зазначити, чи використовуються дані ДСС для статистики національних рахунків.

Якщо результати ДСС використовуються статистикою національних рахунків, то зазначити їх відповідність потребам статистики національних рахунків.

Приклади:

1. Дані щодо кількості зайнятого населення за результатами ОРС використовуються як джерело інформації для статистики національних рахунків. Зазначені дані повністю відповідають потребам статистики національних рахунків.

2. Не застосовується, оскільки дані статистичного спостереження не використовуються для статистики національних рахунків.

S.15.4

Узгодженість - внутрішня

Результати статистичного спостереження мають бути внутрішньо зіставними (послідовними).

Визначити узгодженість статистичних даних у межах статистичного спостереження. Якщо статистична інформація не є послідовною, то слід зазначити причину, а також надати коротке пояснення причин оприлюднення такої інформації.

Приклад:

Результати цього статистичного спостереження внутрішньо узгоджені та є послідовними в часі, за регіонами тощо.

S.16

Витрати та навантаження

Витрати, пов'язані із проведенням статистичного спостереження, та навантаження для респондентів.

Зазначити щорічні витрати на проведення статистичного спостереження з розподілом за основними складовими витрат.

Описати заходи щодо підвищення ефективності ДСС і прокоментувати ступінь використання інформаційно-комунікаційних технологій.

Надати оцінку навантаження на респондентів. Описати всі заходи, ужиті для скорочення навантаження на респондентів.

Приклад:

Держстат здійснює щорічну оцінку звітного навантаження на респондентів на підставі Методики вимірювання звітного навантаження на респондентів, затвердженої наказом Держстату від 14 травня 2013 року N 149. За останньою оцінкою в цілому по Україні звітне навантаження на респондентів за формою ДСС N 1-ціни (пром) (місячна) збільшилося на 11,5 % за рахунок збільшення кількості респондентів (за даними матриці участі респондентів у державних статистичних спостереженнях).

За результатами анкетного опитування для визначення звітного навантаження на респондентів середні витрати часу на заповнення форми ДСС N 1-ціни (пром) (місячна) становлять 59,8 хвилин. Більшості із числа опитаних респондентів (84 %) було нескладно зрозуміти роз'яснення та зміст показників, підготувати інформацію та заповнити форму. Індекс задоволеності респондентів за формою ДСС N 1-ціни (пром) (місячна) становить 92 % (при середньому показнику за формами державних статистичних спостережень - 87 %).

Для спрощення процедури подання респондентами форм ДСС передбачено подання електронного звіту. Відсоток звітування в електронній формі за формою ДСС N 1-ціни (пром) (місячна) становить 88 %.

S.17

Перегляд інформації

Перегляд за своєю суттю є процесом унесення будь-яких змін в оприлюднену статистичну інформацію.

S.17.1

Перегляд інформації - політика

Принципи, які містяться в нормативно-правових актах щодо перегляду інформації.

Зазначити наявність політики перегляду, що застосовується до статистичного виробництва. Навести посилання на методологічні положення ДСС, які визначають методи перегляду інформації.

Приклад:

Перегляд інформації ДСС відбувається відповідно до визначеної методології, зокрема, розділу IX Методологічних положень ДСС (зазначити назву та номер наказу, яким їх затверджено).

S.17.2

Перегляд інформації - середній розмір перегляду (A6 (U))

Інформація щодо застосування процедури перегляду значень статистичних показників під час проведення ДСС, якщо відповідна статистична інформація, яка їх містить, підлягає оприлюдненню.

Показник якості щодо середнього розміру перегляду розраховується (як для U, так і для P) відповідно до методологічних положень щодо перегляду статистичної інформації за формулою:

,

де L(t) - остаточні опубліковані дані за період спостереження t (1 ...

n);

P(t) - попередні опубліковані дані за період спостереження t (1 ... n);

n - кількість спостережень.

Надати відомості щодо статистичних показників, які підлягають перегляду, та термінів відповідно до календаря оприлюднення інформації. Описати основні причини перегляду інформації.

Приклади:

1. У 2004 році основні показники обстеження були перераховані за 1999 - 2003 роки відповідно до нової демографічної структури населення, отриманої за результатами Всеукраїнського перепису населення 2001 року. Відповідна інформація за 1995 - 1998 роки не переглядалася. У 2014 році здійснено ретроспективні перерахунки даних за 2010 - 2013 роки щодо основних показників ОРС (зайняте, безробітне населення тощо) без урахування тимчасово окупованої території Автономної Республіки Крим і м. Севастополя. Спеціальний запланований та незапланований перегляди інформації не проводилися.

2. Не застосовується, оскільки перегляд інформації за цим спостереженням не проводиться.

S.17.2.1

Перегляд інформації - середній розмір перегляду (A6 (P))

Показник якості щодо середнього розміру перегляду розраховується (як для U, так і для P) відповідно до методологічних положень щодо перегляду інформації за формулою:

,

де L(t) - остаточні опубліковані дані за період спостереження t (1 ... n);

P(t) - попередні опубліковані дані за період спостереження t (1 ... n);

n - кількість спостережень. Розрахунок показника рекомендується здійснювати для щонайменше 20 статистичних спостережень із квартальною періодичністю, із місячною періодичністю - щонайменше 30 спостережень.

Може застосовуватись для річних спостережень у разі проєктування процедури перегляду в методологічних положеннях ДСС.

Навести результати розрахунку показника якості A6(P).

Умовні приклади:

1. Приклад розрахунку показника наведено у відповідній статистичній методології.

2. Результатом статистичного спостереження є індекс кількості найманих працівників (Іпрац) (щомісячний), значення якого за звітний період переглядається шість місяців поспіль, і розраховуються переглянуті дані. Для розрахунку Mbar використовуємо такі значення:

Перша публікація

Друга публікація

Третія публікація

Четверта публікація

П'ята публікація

Шоста публікація

Іпрац

98,20

98,40

98,20

98,30

98,10

98,00

Абсолютна різниця між переглянутими значеннями Іпрац

ґ

0,20

-0,20

0,10

-0,20

-0,10

За результатами перегляду значень індексу в середньому він змінився на 0,04.

S.18

Статистична обробка

Процедури та методи, що застосовуються у статистичному виробництві та належать до проєктування, збирання, обробки даних і аналізу.

S.18.1

Джерела інформації для проведення ДСС

Характеристика джерел інформації, необхідної для проведення ДСС.

Надати повний перелік джерел інформації для проведення ДСС, зокрема інформація, отримана від респондента; адміністративні дані; дані фінансової звітності підприємств, митної статистики; дані інших статистичних спостережень; статистична інформація міжнародних організацій та статистичних служб інших держав тощо, інша інформація (наприклад, дані маркетингового дослідження / інтернет-видань, відкритих джерел), визначити узгодженість у звітних періодах і охопленні джерел інформації.

Приклад:

Джерелами інформації спостереження є дані ДСС:

"Річні національні рахунки";

"Структурні зміни в економіці України та її регіонів";

"Продаж і запаси товарів у торговій мережі", "Продаж і запаси товарів (продукції) в оптовій торгівлі";

"Діяльність підприємств наземного транспорту", "Діяльність підприємств водного транспорту", "Діяльність підприємств трубопровідного транспорту";

"Зовнішня торгівля товарами", "Зовнішня торгівля послугами".

Також використовуються адміністративні дані, отримані відповідно до укладених угод про взаємообмін інформаційними ресурсами:

Міністерства інфраструктури України;

Національного банку України;

Державної митної служби України;

Державної казначейської служби України;

Державного агентства резерву України.

Дані з різних джерел належать до одного й того ж звітного періоду, що і ДСС "Таблиця "витрати-випуск". Усі джерела в

цілому охоплюють усі інституційні економічні одиниці-резиденти на всій території України.

S.18.2

Періодичність отримання інформації

Частота, з якою збирається інформація для проведення ДСС.

Зазначити періодичність збирання інформації для проведення ДСС.

Приклад:

Збір даних для розрахунків показників статистичного спостереження проводиться щорічно:

у цінах споживачів - до вересня наступного за звітним року;

в основних цінах - до лютого другого за звітним року.

S.18.3

Збір інформації

Статистичні методи щодо збору інформації для проведення ДСС.

Описати, у який спосіб збирається інформація, необхідна для проведення ДСС:

за допомогою інтерв'юерів з використанням: електронного запитальника (CAPI); запитальника в паперовій формі (PAPI); телефонного інтерв'ю з використанням електронного запитальника (CATI, CAMI);

безпосередньо від респондентів за допомогою заповнення: вебформуляра (CAWI); електронного формуляра (CASI); статистичного формуляра в паперовій формі тощо.

Приклади:

1. Статистичне спостереження проводиться шляхом збору інформації безпосередньо від респондентів за формою N 1-ціни (пром)(місячна) "Звіт про ціни виробників промислової продукції" та використанням даних, отриманих за результатами ДСС: "Виробництво та реалізація промислової продукції за видами"; "Структурні зміни в економіці України та її регіонів".

2. ОРС проводиться фахівцями з інтерв'ювання шляхом безпосереднього відвідування відібраних домогосподарств і опитування осіб у віці 15 років і старше (до 2019 року - 15 - 70 років) за його програмою методом особистого інтерв'ю.

На період карантину через спалах гострої респіраторної хвороби COVID-19, спричиненої коронавірусом SARS-CoV-2, по ротаційних групах, які обстежуються повторно, опитування населення ФЗІ здійснюють по телефонах домогосподарств (за наявності) або після закінчення карантину за допомогою паперових носіїв (за відсутності у ФЗІ контактного номеру респондента).

S.18.4

Валідація даних. Підтвердження інформації, необхідної для проведення ДСС

Статистичні методи для підтвердження відповідності (обґрунтованості) інформації, необхідної для проведення ДСС, визначені методологією відповідного ДСС.

Моніторинг отримання інформації та забезпечення її якості.

Описати методи, які застосовуються для перевірки та підтвердження релевантності інформації, отриманої для проведення ДСС.

Приклади:

1. На територіальному рівні здійснюється: контроль повноти та правильності заповнення статистичних формулярів; контроль кодування інформації; проведення арифметичного та логічного контролів під час уведення даних у ПЕОМ за допомогою програмного забезпечення; логічний контроль формування бази даних по регіону.

На державному рівні проводяться додатковий логічний контроль даних і узгодження окремих показників, отриманих із різних статистичних формулярів ДСС, після їх інтеграції в єдину базу даних.

2. Якість інформації, що використовується для статистичного спостереження, постійно перевіряється у процесі складання таблиці "витрати-випуск". Основними елементами цієї процедури є:

контроль якості інформації ДСС у ССП апарату Держстату, які їх проводять;

контроль якості адміністративних даних їх постачальником;

опрацювання та коригування виявлених неузгодженостей у статистичній інформації із залученням її виробників;

перевірка повноти інформації, необхідної для проведення ДСС;

перевірка узгодженості інформації, отриманої з різних джерел;

перевірка даних з точки зору відповідності показникам попереднього року з урахуванням зміни індексів фізичного обсягу та індексів-дефляторів;

узгодження таблиці "витрати-випуск" з національними рахунками на основі використання методу товарних потоків, балансування пропозиції і використання ресурсів, здійснення розрахунку ВВП трьома методами (виробничим, за категоріями доходу та кінцевого використання), що дозволяє виявляти помилки та забезпечувати належну якість статистичної інформації.

S.18.5

Об'єднання даних

Статистичні методи, що застосовуються для отримання зведеної інформації.

Якщо застосовуються методи компенсації відсутніх даних: методи

(виключення некомплектних об'єктів, заповнення відсутніх значень тощо) та причини використання методів імпутації.

У разі застосування методів зважування: розрахунок базових ваг; коригування на невідповіді; калібрування; розрахунок остаточних ваг, поширення результатів на генеральну сукупність.

Також для об'єднання даних з різних джерел використовуються методи:

агрегації даних - поєднання окремих одиниць або даних в одну одиницю або декілька одиниць. Наприклад, усі ціни індивідуальних товарів і послуг об'єднують у загальний рівень цін або всі одиниці продукції об'єднують у реальний валовий внутрішній продукт. Агрегація може здійснюватись різними методами: шляхом простого підсумовування, обчислення середнього або медіани, вибору максимального чи мінімального значення, а також зважування даних;

компіляції даних - метод, за яким об'єднуються дані відповідно до встановленого набору правил (наприклад, імпутація, коригування через неотримання відповіді, калібрування, моделювання тощо).

Описати статистичні методи, що застосовуються для об'єднання даних з різних джерел. Навести посилання на відповідну методологію ДСС.

Приклади:

1. Показники ДСС "Структурне обстеження страхових компаній" формуються методом агрегації, а саме поєднанням адміністративних даних із даними ДСС "Активи, власний капітал, зобов'язання та фінансові результати підприємств", "Капітальні інвестиції", а для розрахунку окремих відносних величин із використанням даних статистичного спостереження "Витрати підприємств на утримання робочої сили". Правила поєднання та розрахунку показників із застосуванням методів додавання значень абсолютних величин та розрахунку відносних величин описані у відповідній методології.

2. Поширення результатів обстеження робочої сили (ОРС) на генеральну сукупність здійснюється шляхом реалізації процедури їх статистичного зважування. Основним методологічним принципом, що визначає можливість поширення результатів на генеральну сукупність, є принцип імовірнісності вибірки, який забезпечує наближеність оцінок показників, отриманих за результатами вибіркового обстеження, до їх дійсних значень у генеральній сукупності. Зазначений принцип полягає в тому, що при формуванні вибірки кожний елемент генеральної сукупності має певну наперед визначену ненульову ймовірність потрапити до вибірки і ця ймовірність має бути врахована на етапі оцінювання показників.

Генеральну сукупність обстеження робочої сили складають усі особи віком 15 років і старше, які постійно проживають у приватних домогосподарствах. Розрахунок системи статистичних ваг складається з таких основних етапів:

розрахунок базових ваг домогосподарств;

коригування базових ваг для врахування відмінностей між теоретичною та фактичною кількостями відібраних домогосподарств;

коригування ваг для врахування ступеня участі домогосподарств в обстеженні;

коригування ваг для врахування ступеня участі осіб в обстеженні;

коригування ваг для узгодження результатів обстеження з наявною інформацією із зовнішніх джерел та визначення кінцевої ваги кожного дев'ятого обстеженого домогосподарства та особи;

контроль якості системи ваг.

Основні принципи та порядок розрахунку системи статистичних ваг домогосподарств і осіб в обстеженні робочої сили викладені у відповідній методології.

S.18.5.1

Рівень імпутації (A7)

Показник якості щодо рівня імпутації характеризує відношення кількості імпутованих значень статистичного показника до суми загальної кількості значень цього показника та кількості значень показника-донора.

Показник якості A7 розраховується для всіх статистичних спостережень, які отримують первинні дані й застосовують методи компенсації відсутніх даних (імпутації) для кожного зі статистичних показників/груп показників, визначених у позиції 3.4, за формулою:

,

де nav - кількість імпутованих значень / кількість значень показника-донора;

nov - загальна кількість значень показника.

Навести результати розрахунку показника якості A7.

Умовний приклад:

За цим ДСС звітує 1502 підприємства.

За звітний період дані за показником "Кількість виробленої продукції" отримано від

1489 респондентів. 13 значень показника було імпутовано та відповідно взято стільки ж значень показника-донора.

Рівень імпутації становить: .

Дані за показником "Кількість запасів виробленої продукції на кінець року" отримано від 1456 респондентів. 46 значень показника було імпутовано та відповідно взято стільки ж значень показника-донора.

Рівень імпутації становить: .

A7uw = 0,03.

S.18.6

Коригування

Статистичні методи, які застосовуються для коригування статистичних даних з метою відповідності національним або міжнародним стандартам, методології ДСС (зокрема, методи для проведення початкового етапу підготовки часових рядів до здійснення сезонних коригувань).

Під час аналізу вхідного масиву часового ряду здійснюється підготовка часового ряду, вивчаються його компоненти та ефекти, що впливають на часовий ряд. Перевіряється вхідний масив на їх точність і зіставність протягом часу, якщо існують певні неузгодженості, їх виявляють і коригують.

Навести попередню оцінку щодо довжини часового ряду, регулярності часових інтервалів, пропущених значень (за наявності) вхідного масиву, зіставності з точки зору вимірювання й розрахунку показника тощо.

Приклади:

1. Вхідною інформацією для здійснення сезонного коригування обсягу експорту-імпорту товарів є статистична інформація (файл формату *.xls (або *.xlsx)) щодо обсягів експорту-імпорту товарів у вартісному вимірі на рівні двох знаків УКТ ЗЕД за шість років (помісячно) в цілому по Україні, тобто групи 01 - 97. Період розрахунку: січень 2014 року - серпень 2020 року. Методологія вимірювання та розрахунку показника не зазнала змін, що свідчить про зіставність значень показника в часі. Пропущені значення не спостерігались, порушення в часовому ряді не відбувались, тому значення вхідного масиву не потребували коригування.

2. Обробка даних ДСС складається з опрацювання даних, що надійшли від респондентів. У разі виявлення неузгодженостей може здійснюватися зв'язок з респондентами та постачальниками даних і відповідне редагування інформації.

S.18.6.1

Сезонне коригування

Статистичні методи, що використовуються для усунення впливу сезонних календарних коливань на ряд показників (коригування сезонних коливань).

Надати короткий опис методів, що використовуються, уключаючи календар, відповідно до якого коригуються впливи, календар, що використовується, тип виявлених і скоригованих екстремальних значень, методи обрання моделі, схеми перегляду та декомпозиції, а також відомості щодо специфікації обраного інструменту для сезонних коригувань (програмне забезпечення та версія).

Приклади:

1. Для сезонного коригування даних зі зовнішньої торгівлі в автоматизованому режимі використовується програмне забезпечення Demetra+.

Поряд з базовим налаштуванням календаря додано такі свята: фіксовані - 1 січня (Новий рік), 7 січня (Різдво), 8 березня (Міжнародний жіночий день), 1 травня, (День міжнародної солідарності трудящих), 9 травня (День Перемоги), 28 червня (День Конституції України), 24 серпня (День Незалежності України) та 14 жовтня (День захисника і захисниць України); перехідні - Пасха (Великдень) та Трійця (святкується на 50-й день після Пасхи, тому задається як день Пасхи + 50 днів зміщення).

Для кожного розділу товарної номенклатури обрано метод сезонного коригування та специфікація, наприклад для розділу 06. Живі дерева та інші рослини; цибулини, коріння та інші аналогічні частини рослин; зрізані квіти і декоративна зелень: для обсягу експорту метод TRAMO-SEATS, специфікація RSA4 з календарним ефектом td2; для обсягу імпорту метод X-12-ARIMA, специфікація RSA4c без календарних ефектів або з календарними ефектами Td1NoLpYear та Td1Coef.

Інтерпретація підсумку діагностики (від "невизначеного" до "доброго").

Оскільки (відповідно до р-значення тестів на наявність сезонності Фрідмана та Краскела-Уолліса, що знаходяться в Diagnostics - Seasonality tests) значення в тестах менше за 0,05, то часовий ряд має певну сезонність і можна здійснювати його сезонне коригування.

2. Не застосовується, оскільки ДСС проводиться з річною періодичністю й методи коригування сезонних

коливань для цього ДСС не застосовуються.

S.19

Коментарі

Зробити опис заходів щодо вдосконалення відповідного ДСС.

Приклад:

Упродовж найближчих років відбуватиметься вдосконалення ДСС ОРС:

унесення змін до методики розрахунку характеристик надійності оцінювання показників за результатами обстеження робочої сили;

розроблення, затвердження методології та звітно-статистичної документації, а також запровадження модулів обстеження робочої сили щодо трудової діяльності волонтерів та щодо трудової діяльності з виробництва товарів та послуг для власного використання;

забезпечення доступу користувачів до анонімізованих мікроданих для наукового використання;

запровадження у статистичну практику сучасних технологій збору даних з метою скорочення термінів обробки результатів ОРС.

Список використаних джерел

1. Закон України "Про офіційну статистику".

URL: http://ukrstat.gov.ua/Zakon/ukr /stat_u.html

2. Програма розвитку державної статистики до 2023 року, затверджена постановою Кабінету Міністрів України від 27 лютого 2019 року N 222 (зі змінами).

URL: http://www.ukrstat.gov.ua/document/programa_2023.pdf

3. Глосарій термінів національної моделі статистичного виробництва в органах державної статистики, затверджений наказом Держстату від 30 грудня 2020 року N 367.

URL: http://www.ukrstat.gov.ua/norm_doc/2020/367/367_glos.pdf

4. Рекомендації Комісії Євростату від 23 липня 2009 року щодо еталонних метаданих для Європейської статистичної системи (2009/498/ЕС).

URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A32009H0498

&qid=1618824364204

5. Кодекс практики європейської статистики, ухвалений Комітетом Європейської статистичної системи.

URL: http://www.ukrstat.gov.ua

6. Керівництво Європейської статистичної системи щодо звітів з якості та метаданих (2021).

URL: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/13925930/KS-GQ-21-021-EN-N.pdf/143394de-e5a0-31ac-2c90-2aa9c15803f0