Александр Цыпин - Статистическое исследование качества услуг населению в муниципальных образованиях

• Название: Статистическое исследование качества услуг населению в муниципальных образованиях
• Автор: Александр Цыпин
• Жанр: Экономика
• Год: 2012

В монографии разрабатываются вопросы методологии с позиции применения статистических методов для изучения качественных и количественных показателей качества услуг. Проводится всесторонний анализ качества услуг общественного транспорта, мобильной связи и системы жилищно-коммунального хозяйства на примере г. Оренбурга.

---

Схема Исикава (причинно-следственная диаграмма) позволяет формализовать и структурировать причины возникновения того или иного события, например, появления несоответствия, а также устанавливать причинно-следственные связи. По нашему мнению, применение подобного метода в исследовании качества услуг возможно, но ограничено только лишь применением на предприятиях, предоставляющих услуги, и непригодно для анализа со стороны потребителей, так как респонденты высказывают мнение в общем о потребляемой услуги без относительно к какому-либо предприятию или организации.

Контрольный листок – это форма для систематического сбора данных и автоматического их упорядочения с целью облегчения дальнейшего использования собранной информации [30].

Контрольный листок – это бумажный бланк, на котором заранее напечатаны названия и диапазоны контролируемых показателей, с тем, чтобы можно было легко и точно записать данные измерений и упорядочить их для дальнейшего использования. Этот инструмент (контрольный листок) служит средством для сбора и упорядочения первичных данных. Он используется для получения ответа на вопрос «Как часто встречаются изучаемые события?».

Применение данного метода в нашем исследовании представляется возможным лишь частично, в виде отдельного вопроса относительно «негативных» или «позитивных» факторов, оказывающих влияние на качество услуг.

Диаграмма Парето – это разновидность столбчатой диаграммы, применяемой для наглядного отображения рассматриваемых факторов, в порядке уменьшения их значимости.

Диаграмма Парето является наглядным изображением информации о том, что из многочисленных факторов, оказывающих влияние, необходимо выбрать те, которые имеют наибольшее значение, например с точки зрения затрат. Очень часто незначительные причины обуславливают наибольшее влияние. Таким образом, выяснив причины появления немногочисленных существенно-важных дефектов, можно устранить почти все потери, сосредоточив усилия на ликвидации именно этих причин и отложив рассмотрение причин, приводящих к остальным многочисленным несущественным дефектам.

В ходе исследования (опрос респондентов) будут установлены факторы оказывающие отрицательное влияние на качество получаемых услуг. С учетом того, что данная информация является качественной, представляется возможным использование диаграммы Парето для выявления наиболее значимых.

Контрольные карты [126] – это представление полученных в ходе технологического процесса данных в виде точек (или графика) в порядке их поступления во времени. Они позволяют контролировать текущие рабочие характеристики процесса, показывают отклонения этих характеристик от целевого или среднего значения, а также уровень статистической стабильности (устойчивости, управляемости) процесса в течение определенного времени. Их можно использовать для изучения возможностей процесса, чтобы помочь определить достижимые цели качества и выявить изменения средних характеристик и изменчивость процесса, которые требуют корректирующих или предупреждающих действий [126].

Диаграмма разброса используется для установления и подтверждения зависимостей между двумя связанными совокупностями данных. В нашем случае использование данного подхода ограничено из-за типа используемых данных.

В нашем исследовании мы будем активно использовать выборочное наблюдение как единственный способ получения расширенного объема информации непосредственно от потребителей данных услуг, что несомненно повысит ценность исследования и поможет выявить скрытые (латентные) закономерности в развитии качества услуг оказываемых населению.

Выборочное наблюдение – это такой вид несплошного наблюдения, при котором из всей изучаемой совокупности случайно, наудачу (путем жеребьевки или другим методом) отбирается определенное число единиц (выборочная совокупность). Для них регистрируются интересующие исследователя признаки, на основании которых исчисляются искомые выборочные показатели (средние величины, относительные и пр.), распространяемые затем на исходную генеральную совокупность [112].

Метод относительных и средних величин – использование описательных (дескриптивных) статистик – применительно к нашему исследованию возможно повсеместно. Это позволит выявить структуру, динамику и соотношение абсолютных показателей, характеризующих качество услуг.

Многофакторным экспериментом называется эксперимент, в процессе которого исследуется стохастическая зависимость одной величины от нескольких других .

Планирование многофакторного эксперимента – это совокупность действий, позволяющих решить поставленную задачу экспериментальным путем с требуемой точностью при проведении минимального числа опытов. При проведении экспериментальных исследований чаще всего решается две задачи: интерполяционная и задача оптимизации.

Интерполяционной задачей называется задача построения уравнения регрессии, адекватного результатам опыта. Задачей оптимизации называется задача нахождения факторов , при которых функция отклика достигает экстремума [39].

Эконометрические методы направлены на выявление внешних и внутренних факторов, оказывающих существенное влияние на результатирующий показатель (в нашем случае – качества предоставляемых услуг). Относительно нашего исследование применение корреляционнорегрессионного анализа как одной из основных методов эконометрики ограничено данными используемыми в анализе, так как большинство получаемых в ходе сбора информации показателей имеют качественную основу.

Экспертные методы анализа – это исследование параметров исследуемого объекта, основанное на принципах организации коллективной мыследеятельности с использованием технологии экспертного опроса.

В целом можно выделить две группы экспертных оценок:

индивидуальные и коллективные.

1) Индивидуальные методы основаны на использовании мнений экспертов, независимых друг от друга. Информация, которую получает заказчик от эксперта, отличается уникальностью и ориентацией на проблему, имеющую локальный характер.

2) Коллективные методы (методы организации коллективной мыследеятельности) являются наиболее эффективными с точки зрения достижения максимальной объективности экспертной оценки, поскольку предполагают использование широкого и представительного круга специалистов.

Относительно проводимого исследования могут быть использованы индивидуальные методы экспертных оценок (причина их использования приводится ниже).

Непараметрические методы – это такие статистические методы с некоторыми желательными свойствами, сохраняющимися при относительно слабых допущениях о рассматриваемых генеральных совокупностях, из которых получены данные [94].

По мнению М. Холендера, быстрое развитие непараметрических статистических методов возможно за счет следующего:

1) непараметрические методы требуют немногих предположений относительно генеральной совокупности, из которых извлечены данные;

2) непараметрические методы часто проще в применении;

3) непараметрические приемы обычно понятны;

4) непараметрические методы применимы в ситуациях, в которых методы нормальной теории не «работают»;

5) непараметрические методы значительно эффективнее, чем методы нормальной теории, если распределение генеральной совокупности отличны от нормальной.

По мнению Сажина Ю.В. статистический анализ нечисловой информации включает следующие задачи:

– выявление закономерности распределения значений одного признака (в вероятностном плане) при некоторых значениях другого – задача исследования однородности признаков;

– выявление возможности предсказания значения одного признака по значению другого, т.е. выявление степени взаимосвязи или отсутствие таковой между признаками – задача исследования взаимосвязи признаков.

В связи с вышесказанным и учитывая, что основную массу используемых в анализе данных представляют качественные показатели, использование статистических методов обработки нечисловой информации видится наиболее приемлемым в рамках проводимого исследования.

Многомерные статистические методы – это совокупность глубоко формализованных статистических методов, базирующихся на представлении исходной информации в многомерном геометрическом пространстве и позволяющих определять неявные (латентные), но объективно существующие закономерности в организационной структуре и тенденциях развития изучаемых социально-экономических явлений и процессов [103].

По мнению Л.А. Сошниковой и др. [103], для совокупности данных методов как самостоятельной области науки характерны следующие особенности:

– методы появились сравнительно недавно;

– для методов характерна глубокая формализация, сложная логикоматематическая конструкция;