Про статистику кажуть, що вона знає все...

Теги: Статистика. Держстат. Головне управління статистики.

  ГЛОСАРІЙ ТЕРМІНІВ НАЦІОНАЛЬНОЇ МОДЕЛІ ДІЯЛЬНОСТІ ОРГАНІВ ДЕРЖАВНОЇ СТАТИСТИКИ

  Глосарій термінів національної моделі діяльності органів державної статистики (далі – глосарій термінів) розроблений із метою встановлення єдиних термінів та понять у практиці проведення державних статистичних спостережень на основі національної моделі діяльності органів державної статистики, яка ухвалена рішенням Комісії з питань координації системи управління якістю Держстату від 01 серпня 2024 року № КСУЯ/3-24, що сприяє просуванню кращих практик щодо використання загальних підходів у статистиці, та імплементації Регламенту (ЄС) № 223/2009 Європейського парламенту та Ради від 11 березня 2009 року про європейську статистику (зі змінами).

  Глосарій термінів схвалений Комісією з питань удосконалення методології та звітної документації (протокол від 14 листопада 2025 року № КПУМ/24-25).

  Глосарій термінів призначений для використання усіма виробниками офіційної статистики, які складають національну статистичну систему, повинні 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 офіційної державної статистичної інформації.

  Глосарій термінів підготовлений згідно з договором між Національною академією статистики, обліку та аудиту (далі − НАСОА) та Державною службою статистики України в рамках виконання науково-дослідної роботи. Головний виконавець – д.е.н. Васєчко О. О., керівник від НАСОА – д.е.н. Момотюк Л. Є., за участі фахівців департаменту статистичної методології Державної служби статистики України.

  Зміст

Скорочення

  Глосарій термінів національної моделі діяльності органів державної статистики

Скорочення

ЄС – Європейський Союз;

Eurostat – Статистичний офіс Європейського Союзу (European Statistical Office);

EDIMBUS – Посібник з рекомендованих практик редагування та імпутації в міжсекторальних бізнес-опитуваннях (Editing and Imputation in Cross-Sectional Business Surveys);

CES – Конференція європейських статистиків (Conference of European Statisticians);

ILO – Міжнародна організація праці (International Labour Organization);

OECD – Організація економічного співробітництва та розвитку (Organisation for Economic Co-operation and Development);

ISI – Міжнародний статистичний інститут (International Statistical Institute);

IMF – Міжнародний валютний фонд (International Monetary Fund);

INSEE − Національний інститут статистики і економічних досліджень (National Institute of Statistics and Economic Studies);

ESS – Європейська статистична система (European Statistical System);

ESMS – Структура метаданих для користувачів (Euro-SDMX metadata structure);

GSBPM - Типова модель процесів статистичного виробництва (Generic Statistical Business Process Model);

GAMSO − Типова модель процесів статистичної діяльності (General Administrative Model for Statistical Organizations);

JRC − Об’єднаний дослідницький центр (Joint Research Centre);

METIS – Робоча група ЄЕК ООН зі статистичних метаданих (Joint UNECE/Eurostat/OECD Work Session on Statistical Metadata);

SDMX – Міжнародний стандарт обміну даними (Statistical Data and Metadata eXchange);

ДСС – Державне статистичне спостереження;

UNESCO – Організація Об’єднаних Націй з питань освіти, науки та культури (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization);

UNECE – Європейська економічна комісія Організації Об’єднаних Націй (United Nations Economic Commission for Europe);

UNSD – Статистичний відділ Організації Об’єднаних Націй (United Nations Statistics Division);

World Bank – Світовий банк.

  Глосарій термінів національної моделі діяльності органів державної статистики

А
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  А001   Автоматичне кодування (Automatic coding)  Загальний термін для позначення методів кодування, відповідно до яких дані кодуються комп’ютерною програмою. Передбачає здійснення кодування відповідей, у тому числі й вербальних, і прийняття рішення безпосередньо програмою.   Hacking & Willenborg, 2012. D’Orazio M. and Macchia S., 2002.
  А002   Автоматичне редагування (Automatic editing)  Загальний термін для позначення методів редагування, відповідно до яких дані перевіряються і коригуються комп’ютерною програмою.   Memobust, 2014
  А003   Авторегресійна модель (Autoregressive model)  Економетрична модель, в основі якої лежить авторегресійний процес. Містить також лагові версії окремих або всіх ендогенних змінних, передбачених специфікацією моделі. Авторегресійна модель передбачає, що результативна змінна лінійно залежить від своїх попередніх значень.   Memobust, 2014
  А004   Авторегресивний процес першого порядку (First order autoregressive process AR(1))  Модель, що належить до класу авторегресивних AR(1), у якій поточний рівень моделюється на основі попередніх рівнів.  Memobust, 2014
  А005   Агрегат економічний (Aggregate)  Складена узагальнююча величина, яка вимірює результат різних аспектів економічної діяльності. Основним економічним агрегатом є ВВП.  INSEE – Definition.
  А006  Агрегація даних (Data aggregation)  Процес приведення деталізованих даних до більш узагальненого вигляду їх подання. Полягає в обчисленні так званих агрегатів – значень, отриманих у результаті використання функції агрегації, до певного набору фактів, пов’язаних із певним вимірюванням. Агрегація може здійснюватись різними методами: шляхом простого підсумовування, обчислення середнього або медіани, вибору максимального чи мінімального значення, а також зважування даних.  Cai et.al., 2019. Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  А007   Адекватність моделі (Adequacy of model)  Відповідність моделі модельованому об’єкту чи процесу. Адекватність є відносним поняттям, оскільки повної відповідності моделі реальному об’єкту бути не може, інакше це була б не модель, а сам об’єкт. При моделюванні йдеться не про адекватність загалом, а тільки про ті властивості моделі, які розглядаються як істотні для дослідження. Труднощі вимірювання економічних величин ускладнюють проблему адекватності економічних моделей.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  А008  Адміністративна одиниця (Administrative units)  У контексті використання адміністративних даних для статистичних цілей, це є одиниця – носій адміністративних даних. Така одиниця може співпадати або не співпадати з тими одиницями, від яких безпосередньо збираються дані в ході статистичного спостереження  Guidelines for Assessing the Quality of Administrative Sources for Use in Censuses Prepared, 2021. Eurostat website/Glossary.
  А009  Адміністративне джерело (Administrative source)  Сховище даних, що містить інформацію, яка збирається та зберігається з метою впровадження та забезпечення одного чи декількох адміністративних регуляторних актів. У більш широкому розумінні це – будь-яке джерело даних, яке містить інформацію, що збирається насамперед для адміністративних (нестатистичних) цілей, але яке може бути використано також і для статистичних цілей.  Guidelines for Assessing the Quality of Administrative Sources for Use in Censuses Prepared, 2021.
  А010  Адміністративне регулювання (Administrative regulation)  Сукупність докладних вказівок, що мають силу закону і розроблені для практичної реалізації політики в певних сферах діяльності (наприклад, постанови, накази та інші регуляторні документи). Як правило, вони стосуються визначеної сукупності фізичних та/або юридичних осіб, які зобов’язані їх дотримуватись.  Cambridge University Press & Assessment Dictionary, 2025.
  А011  Адміністративний реєстр (Administrative register)  Систематичний збір даних на рівні одиниці, організований таким чином, щоб було можливе оновлення (обробка ідентифікаційної інформації з метою створення, оновлення, виправлення або розширення реєстру). Такі реєстри в основному використовуються в адміністративній інформаційній системі, в якій дані використовуються у виробництві товарів і послуг у державних або приватних установах або компаніях.  Guidelines for Assessing the Quality of Administrative Sources for Use in Censuses Prepared, 2021.
  А012  Адміністративні дані (Аdministrative data)  Дані, отримані державними органами (крім органів державної статистики), органами місцевого самоврядування та іншими юридичними особами відповідно до законодавства та задокументовані ними.  Стаття 1."Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  А013  Адміністратор бази даних (Database administrator)  Спеціальна службова особа (група осіб), яка володіє інформацією щодо бази даних та її структури і відповідає за її ведення, використання та розвиток. Входить до складу адміністрації управління базами даних.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  А014  Активне підприємство (Active unit)  Одиниця, яка в будь-який час протягом звітного року реалізувала оборот, виробила продукцію, або мала працівників, або здійснила інвестиції. Одиниця вважається активною, коли вона здійснює будь-яку економічну діяльність або коли вона не здійснює економічної діяльності, але є юридично чи адміністративно зареєстрованою та є частиною іншої одиниці, яка здійснює економічну діяльність у будь-який час протягом відповідного звітного періоду.  European business statistics methodological manual for statistical business registers, 2021.
  А015  Актуальність (Relevance)  Відповідність офіційної державної статистичної інформації потребам користувачів.  Стаття 4."Основні принципи офіційної статистики" Закону України "Про офіційну статистику".
  А016  Актуальність лог-інформації (Relevance of log information)  Ступінь корисності інформації логів.  Memobust, 2014.
  А017   Алгоритм саундекс (Soundex algorithm)  Фонетичний алгоритм, який є стандартною характеристикою багатьох відомих систем керування базами даних, таких як DB2, PostgreSQL, MySQL, Ingres, MS SQL і Oracle. Спочатку використовувався як фонетичний алгоритм для індексації назв на основі звуку (від англ. soundex). Пізніше подібний алгоритм був розроблений для слів голландською мовою. Удосконаленими версіями алгоритму саундекс для англійської мови є Metaphone і Double Metaphone.  Memobust, 2014.
  А018  Алгоритм Феллегі-Сантера (Fellegi-Sunter method)  Метод зв’язування записів, формалізований Іваном Феллегі та Аланом Сантером у 1969 році. Теорія Феллегі-Сантера залишається й донині математичним підґрунтям для багатьох практичних рішень в області зв’язування записів  Memobust, 2014.
  А019  Аналіз вигод і витрат (Cost Benefit Analysis (CBA))  Метод економічної оцінки, який застосовується при прийнятті рішень під час розробки програм статистичних спостережень. Метод дозволяє виявити, які саме вигоди і витрати необхідно врахувати, щоб оцінити економічний результат від здійснення спостереження. При цьому здійснюється дисконтування майбутніх вигод і витрат у часі з метою отримання приведеної (дисконтної) вартості й виявлення відповідних обмежень.  Haraldsen et al.,2013. Prest and Turvey,1965.
  А020  Аналіз ризиків (модель Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками) (Risk analysis)  Крок 4 у моделі Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками (OQRM), на якому аналізуються можливі причини і наслідки проблем стосовно області фокусування. Наприклад, помилки програмного забезпечення призводять до проблем із точністю оцінок.  Van Nederpelt P.W.M., 2012.
  А021 Аналіз статистичний (Statistical analysis)  Метод аналізу, що базується на використанні статистичних оцінок і є стадією статистичного дослідження. У процесі статистичного аналізу досліджуються характерні особливості структури явища, зв’язки, тенденції, закономірності розвитку, які завершуються інтерпретацією отриманих результатів, прийняттям або неприйняттям нульової гіпотези дослідження, формулюванням теоретичних і практичних висновків та пропозицій.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка,2012.
  А022  Анкета (Questionnaire)  Об’єднана єдиним завданням дослідження система запитань, спрямована на виявлення кількісних та якісних характеристик об’єкта і предмета аналізу. Головна вимога до побудови анкети – таке формулювання запитання, яке є зрозумілим різним групам респондентів (за віком, статтю, рівнем освіти, місцем проживання або видом економічної діяльності тощо). Для цього слід знати і дотримуватися певних правил та принципів побудови анкети й побудови запитань. Формулювання запитань є основним і найскладнішим етапом складання анкети. Усі запитання можна класифікувати за формою, змістом та функцією. За формою запитання бувають відкриті, закриті, напіввідкриті, прямі та опосередковані; за змістом – запитання про особу респондента, факти діяльності тощо, за функцією – основні та неосновні. Будь-яка анкета містить ввідну, змістовну (основну) та кінцеву частини.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка,2012.
  А023  Анкетування (Questioning)  Вербально-комунікативний метод, що полягає у збиранні відомостей від респондентів за допомогою спеціально сформованого переліку запитань – анкети, тобто анкетування – це опитування за допомогою анкети, що проводять за потреби визначення думки щодо певних питань окремих груп респондентів (населення або підприємств) та з метою охопити значну кількість осіб за короткий термін. Анкетування дозволяє з найменшими витратами отримати високий рівень масовості дослідження. Особливість методу – анонімність респондента, стислі строки проведення анкетування. Процес анкетування охоплює етапи підготовки анкет, їх розповсюдження і збирання заповнених анкет, обробки та аналізу отриманих даних.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка,2012.
  А024  Анонімізовані дані (Anonymised data)  Дані, що містять лише знеособлені записи.  Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  А025  АРГУС (Argus)  ARGUS – це спеціалізований програмний інструмент для захисту мікроданих. Під терміном АРГУС (Argus) розуміються два пакети програмного забезпечення для контролю за розкриттям статистичних даних: µ-Argus та tArgus. µ-Argus – спеціалізований програмний пакет для захисту мікроданих, яким передбачається два основні технічні рішення з метою захисту: глобальне перекодування та локальне блокування. У результаті глобального перекодування декілька категорій змінної об’єднуються в одну. Результат від локального блокування виявляється у тому, що одне або декілька значень у небезпечній комбінації приховуються, наприклад шляхом їх заміни на відсутнє значення. Як глобальне перекодування, так і локальне блокування призводять до часткової втрати інформації, тобто або надається менш деталізована інформація, або ж певна інформація взагалі не надається. t-Argus – спеціалізований програмний інструмент для захисту табличних даних. t-Аргус використовується для підготовки вихідних таблиць, які гарантують збереження конфіденційності оприлюднених даних. У t-Argus також використовуються обидва вищезазначені для µ-Argus технічні рішення: глобальне перекодування та локальне блокування. Для t-Argus блокування полягає у приховуванні значень комірок таблиці.  Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025. Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  А026  Артефакт (Artefact)  Абстрактне поняття, що позначає елемент у моделі SDMX, що має специфічні характеристики, які успадковуються іншими елементами.  SDMX Glossary, 2020.
  А027  Асиметрія у дзеркальній статистиці (Asymmetries in current account data)  Асиметрії є невід’ємною рисою всіх статистичних даних, для яких збирається дзеркальна статистика, тобто 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. Наприклад, кредити та дебети, про які одна країна повідомляє іншій, теоретично повинні відповідати дебетам та кредитам цієї країнипартнера. У дійсності з різних причин рідко два джерела даних дають ідентичні результати, що призводить до виникнення глобальної асиметрії.  Asymmetries in EU current account data, 2006.
  А028  Атрибут (Attribute)  Суттєва, невід’ємна якісна властивість предмета або явища. У статистичній практиці це насамперед така властивість, яка розглядається як позитивна чи корисна, тобто необхідна для забезпечення цілісності об’єкта. Статистична концепція, що надає якісну інформацію про конкретний статистичний об’єкт.  Longman, 2010. SDMX Glossary, 2020.
  А029  Атрибут одиниці реєстру (Attribute of register unit)  Регулярно оновлювана характеристика одиниці реєстру. Атрибути одиниць статистичного реєстру можуть бути впорядковані за групами. Відповідно, можуть бути визначені атрибути, що стосуються ідентифікаційних даних, контактних даних, класифікацій, демографічних характеристик, відношення до інших одиниць реєстру, а також атрибути, що підтримують ведення реєстру та статистичні процеси. З урахуванням характеру супроводу та можливості змін атрибутів у часі розрізняють атрибути адміністративні та статистичні.  Memobust, 2014.

Б
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Б001  Багатоваріантна імпутація (Multivariate imputation)  Імпутація кількох відсутніх значень змінних у записі.  CBS Methods Series Glossary. EDIMBUS, Manual.
  Б002  Багатогалузеве підприємство (Multiple activity business)  Підприємство, яке працює в декількох галузях, які можуть належати як до одного, так і до різних видів економічної діяльності.  European Business Statistics Manual, 2021.
  Б003  База даних (Database)  Сукупність елементів даних, організованих за певними правилами, що передбачають загальні принципи опису, зберігання й маніпулювання даними, незалежно від прикладних програм. Відображає стан об’єктів і їх взаємозв’язки у заданій предметній площині, є інформаційною моделлю; звертання до неї здійснюється за допомогою системи керування базами даних (СКБД). База даних (компіляція даних) – сукупність творів, даних або будьякої іншої інформації у довільній формі, що розташовані у систематизованому або упорядкованому вигляді, що можуть бути доступні за допомогою спеціальної пошукової системи та/або на основі електронних засобів (комп’ютера) чи інших засобів.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012. Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про авторське право і суміжні права".
  Б004  База знань (Knowledge base)  Набір фактів, правил і процедур специфічної сфери інтересу, які організовуються у систему за допомогою спеціальних програмних засобів із метою забезпечення пошуку, зберігання, перетворення і занесення до пам’яті комп’ютера структурованих одиниць знань.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  Б005  Базисний/ еталонний період (Reference period)  Період часу або момент часу, з яким співвідноситься вимірюване спостереження. Базисний і еталонний періоди не обов’язково збігаються. Базисний період зазвичай відповідає поточній практиці періодичного обрання певних років для порівняння і розрахунків індексів (наприклад, раз на 5 або 10 років), що пов’язано із періодичністю врахування накоплених структурних зрушень у складі досліджуваного явища чи об’єкта. Еталонний період обирається в силу своєї виключності – або як найкращий, або як найбільш характерний, або такий, у який кардинально змінились тренди, а також – рік переходу на принципово нову класифікацію.  Memobust, 2014. Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021. SDMX Glossary, 2020.
  Б006  Банк даних (Databank)  Автоматизована інформаційна система централізованого зберігання та колективного використання даних. До банку даних входить одна або декілька баз даних, довідник баз даних, система керування базами даних, а також бібліотека запитів та прикладних програм. Банк даних може бути локальним, тобто розміщеним в одному обчислювальному центрі або у зовнішній пам’яті однієї ЕОМ, чи розподіленим, що складається із системи територіально відокремлених локальних банків даних, об’єднаних засобами обчислювальної мережі під єдиним керуванням. Основою такої системи є розподілена база даних та система керування розподіленими базами даних.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  Б007  Барнардизація (Barnardisation)  Метод контролю за розкриттям даних у розрахункових таблицях, який передбачає випадкове додавання або віднімання "1" у деяких комірках таблиці. Названий на честь британського математика професора Барнарда (George Alfred Barnard).  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009. Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  Б008  Барометр діловий (Business barometer)  1. Метод прогнозування економічної кон’юнктури на основі застосування випереджаючих індикаторів. Являє собою зважене середнє з відібраних за певними критеріями індикаторів, що мають властивість реагувати на зміну тенденції кон’юнктури раніше за більшість інших індикаторів. Забезпечує отримання регулярної оперативної інформації стосовно зміни кон’юнктури економіки країни й активно використовується фахівцями під час планування операцій. 2. Показники ділової статистики (попиту, пропозиції, цін, обсягів товарообігу тощо), які описують кон’юнктуру ринку та її зміни. На їх основі здійснюються прогнозні оцінки розвитку підприємництва.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  Б009  Барометр економічний (Economic barometer)  Система економічних показників, що відображають стан кон’юнктури ринку та дають можливість скласти прогноз його розвитку на близьку чи довгострокову перспективу для ринків товарів, цінних паперів і послуг.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  Б010  Безпека мереж і послуг (Security of networks and services)  Здатність електронних комунікаційних мереж і послуг протистояти діям, що становлять загрозу доступності, цілісності чи конфіденційності таких мереж і послуг, а також даних, що зберігаються, передаються чи обробляються, та пов’язаних із ними послуг, що надаються або доступ до яких здійснюється через електронні комунікаційні мережі чи послуги.  Стаття 2."Визначення термінів" Закону України "Про електронні комунікації".
  Б011  Безперервність (Continuity)  Принцип функціонування, який безпосередньо зумовлений визначенням статистичної одиниці "підприємство". Безперервність залежить від сталості існування і поєднання виробничих факторів, які зумовлюють утворення підприємства.  Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics, 2007.
  Б012  Безпечна інфраструктура (Safe setting)  Спеціально передбачена інфраструктура для надання контрольованого ідентифікованого доступу до мікроданих.  Memobust, 2014.
  Б013  Безпечні дані (Safe data)  Мікродані або макродані, захищені відповідними методами контролю за розкриттям статистичних даних.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  Б014  Бенчмаркінг (еталонне порівняння) (Benchmarking)  Широке визначення: стандартне значення, з яким мають порівнюватись дані. Більш звужено: метод еталонного порівняння, який має на меті посилення узгодженості даних: у часі, між рівнями агрегування. 1. У часі: досягнення узгодженості між даними, що публікуються з різною періодичністю. Наприклад, квартальні дані, які мають узгоджуватись із відповідними річними, бенчмарковими, даними, які є еталонними для внутрішньорічних. 2. Між рівнями агрегування: досягнення узгодженості між даними, що публікуються за різними рівнями агрегування.  Memobust, 2014. Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012. OECD Glossary of Statistical Terms.
  Б015  БІК (Баєсів інформаційний критерій) (BIC)  Критерій вибору моделі серед обмеженої (скінченої) множини моделей. Частково він базується на функції правдоподібності. Міра відносної допасованості статистичної моделі, математичний запис якої є таким: BIC = k log (n)–2log (lik), де k – кількість параметрів у моделі, n – кількість спостережень, lik – максимальне значення функції правдоподібності. Найприйнятнішою є модель із найнижчим БІК.  Memobust, 2014.
  Б016  Блокуюча змінна (Blocking variable)  Змінна, яка використовується для поділу даних за розділами, тобто поділу на декілька підфайлів із метою скорочення області пошуку.  Memobust, 2014.

В
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування Джерело
1 2 3 4
  В001  Вага (Weight)  Важливість одного об’єкта по відношенню до групи об’єктів, до якої він належить.  Eurostat website/Glossary. Memobust, 2014.
  В002  Вага зіставлення (Matching weight)  Невід’ємна функція (дорівнює або більше за 0), визначена на ребрах графа, яка зв’язує невід’ємне значення G з кожним ребром G. При зіставленні ця вага показує, наскільки добре або погано збігаються записи.  Memobust, 2014.
  В003  Важливість (модель Об’єктноорієнтоване управління якістю та ризиками) (Importance)  Крок 7 у моделі OQRM (Об’єктноорієнтоване управління якістю таризиками), на якому визначається важливість області фокусування, пов’язана з якістю продукції або іншими цілями.  Van Nederpelt, 2012.
  В004  Валове звітне навантаження на респондентів (Gross burden)  Додаткові загальні витрати респондентів-підприємств, які виникають у результаті поширення на них статистичного спостереження, за умови надання відповіді всіма відібраними підприємствами. Концептуалізація терміну здійснена Євростатом на основі Моделі загального звітного навантаження на респондентів спостереження щодо статистики підприємств (Total business survey burden model).  Willeboordse et al., 2011. Bavdaž, 2015.
  В005  Вбудований експеримент обробки вибірки (Experiment embedded)  Метод порівняння гіпотези про ефекти різних типів обробки даних вибіркового обстеження, за якого вибіркова сукупність за випадковим алгоритмом ділиться на декілька груп, кожна з яких обробляється порізному з подальшим порівнянням отриманих результатів.  Memobust, 2014.
  В006  Введення даних з телефону (TDE)  Режим уведення даних, за якого респондент використовує телефон (тонове введення) для передачі своїх відповідей. Це – форма самостійного телефонного опитування, яка не вимагає допомоги інтерв’юера.  Memobust, 2014.
  В007  Вебопитування (Web survey)  Форма інтерв’ювання CASI (сomputer-assisted self-interview), у ході якого адміністрування запитальника виконується безпосередньо на вебсайті. У таких онлайн-обстеженнях респонденти читають запитання і надають відповіді, використовуючи стандартний веббраузер на ПК, ноутбуці або планшетнику. При проведенні онлайн-обстеження електронний запитальник завантажується та заповнюється в режимі онлайн, і відповіді респондентів надходять на сервер через Інтернет.  Memobust, 2014.
  В008  Вебформа (Webform)  Форма комунікації вебсайту, яка дозволяє відвідувачам спілкуватися з адміністратором шляхом заповнення передбачених для цієї мети полів з подальшим відправленням інформації. Інформація, яка надійшла через вебформу, може бути отримана електронною поштою і оброблена за допомогою іншого спеціального програмного забезпечення.  OECD, 2004. Promise and Problems of EDemocracy: Challenges of Online Citizen Engagement. OECD, Paris. Annex 1: Commonly used E-Engagement Terms. Memobust, 2014.
  В009  Великий викид (великий аутлаєр або великий інлаєр) (Large outlier)  Випадок, коли окреме значення (або декілька значень) змінної Y значно перевищує інші, "нормальні", значення Y. Викид може також приймати значення, які є суттєво меншими за "нормальні" значення змінної, тобто значення змінної Y можуть відхилятись як у бік перевищення, так і в бік заниження "нормальних" значень. Великий викид може набувати форми, або аутлаєру, або інлаєру залежно від типу досліджуваної сукупності. Див.: Нетипові одиниці  Memobust, 2014.
  В010  Вертикальне агрегування (Vertical aggregation)  Агрегування з метою отримання даних вищого ієрархічного рівня, наприклад, за секторами або галузями.  European business statistics methodological manual for shortterm business statistics, 2021. Memobust, 2014.
  В011  Верхня межа (Upper bound)  Максимально можливе значення комірки таблиці у випадку навмисного змінення або виключення значення комірки. Найвище можливе значення комірки в таблиці підрахунків частоти, де значення комірки було збурене або пригнічене.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009. Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  В012  Вибірка (Sample)  Сукупність одиниць спостереження, відібраних із бази вибірки за певними правилами, що забезпечують репрезентативність отриманої сукупності, для проведення статистичного спостереження.  Вибіркове спостереження: Термінологічний словник / під наук. кер. О. О. Васєчко, 2004. Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  В013  Вибірка багатоступінчаста (Multi-stage sample)  Вибірка, процес формування якої відбувається у кілька послідовних ступенів (етапів): на першому ступені з основи вибірки відбираються певні відносно великі одиниці; на другому – в межах кожної відібраної на першому ступені одиниці формується нова основа вибірки, з якої відбираються свої одиниці, і далі – за кількістю ступенів відбору. Відповідно розрізняють одиниці відбору першого ступеня (первинні одиниці), одиниці відбору другого ступеня (вторинні одиниці) тощо. Кількість ступенів може бути різною – від двох і більше.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  В014  Вибірка випадкова (Random sample)  Вибірка, яка формується відповідно до теорії ймовірностей, тобто як результат випадкового процесу з урахуванням імовірності відбору будь-якої одиниці відбору. Різновидом випадкової вибірки є проста випадкова вибірка, у якій кожна одиниця має однакову ймовірність бути включеною до вибірки. Заснована на випадковому відборі одиниць із основи вибірки без будь-якого розподілення її на частини або групи.  Survey Sampling Reference Guidelines, 2008.
  В015  Вибірка з відсіканням (Cut-off sampling)  Вибірка, яка формується на підставі заздалегідь визначеного порогового значення цільової змінної (цензу). До вибірки включаються виключно одиниці сукупності, значення цільової змінної яких дорівнює або перевищує ценз. Ценз, як правило, визначається для відомої змінної, яка характеризує розмір одиниці сукупності та/або її внесок у формування кінцевого статистичного результату. У випадку, наприклад, галузевої статистики підприємств ценз визначається для змінних щодо кількості працюючих, вартості випуску продукції або обороту чи торговельної площі.  ILO, IMF, OECD, Eurostat, UNECE, World Bank, 2004.
  В016  Вибірка невипадкова (Non-probability sample)  Вибірка, в якій відбір одиниць зумовлений не випадковими, а суб’єктивними чинниками, наприклад, зручність, попередній досвід або думка експертів. Вживається також термін "неймовірнісна вибірка".  Survey Sampling Reference Guidelines, 2008.
  В017  Вибірка з нерівною імовірністю (Unequal probability sampling)  Вибірки, імовірність відбору до якої може бути різною для кожної одиниці сукупності.  Survey Sampling Reference Guidelines, 2008.
  ;В018  Вибірка кластерна (Cluster sampling)  Вибірка, що складається з визначеної кількості відібраних кластерів (серій, груп) елементів, які не перетинаються та разом охоплюють усю обстежувану сукупність, одиниці якої у свою чергу належать до конкретного кластера (серії, групи). Багатоступенева вибірка є складною формою кластерної вибірки.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012. Survey Sampling Reference Guidelines, 2008.
  В019 Вибіркове редагування (Selective editing)  Загальний термін для позначення методів відбору кожного із записів, які потенційно можуть містити суттєві помилки, для їх інтерактивного редагування. На відміну від автоматичного редагування передбачає ручне редагування окремих елементів мікроданих або записів у встановлених межах редагування.  CBS Methods Series Glossary. UNECE Glossary of Terms on Statistical Data Editing,2000.
  В020  Вибіркове спостереження (Selective observation)  Науково обґрунтований вид спостереження, за яким обстежуються не всі елементи сукупності, а лише певним чином відібрана їх частина. В основі теорії вибіркового спостереження лежать теореми закону великих чисел, що дає змогу розв’язати дві ключові взаємопов’язані задачі: розрахувати її обсяг із точністю відповідно до специфікації та визначити похибку для заданого обсягу вибірки. Теорія вибіркового методу встановлює залежність точності результатів вибіркового спостереження від застосованого виду вибірки, кількості відібраних одиниць і ступеня варіативності досліджуваних ознак. Основні етапи підготовки до вибіркового спостереження: визначення мети та об’єкта спостереження, визначення основи вибірки, побудова програми спостереження, побудова й уточнення плану вибірки.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  В021  Вивчення зв’язку статистичних ознак (Studying the relationship statistical features)  Етап статистичного аналізу, що передбачає використання набору таких методів: зіставлення паралельних рядів ознак сукупності чи динамічного ряду; графічний; розклад складових показників; індексний; факторний; аналітичних групувань; дисперсійний; експериментальний тощо. Взаємозв’язок у статистиці характеризується зміною певної ознаки у зв’язку зі зміною інших.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  В022  Виділ підприємства (Split-off)  У демографії підприємств така подія подібна поділу, за винятком того, що початкове підприємство зберігається; немає смерті; створюється одне або кілька нових підприємств, але вони не вважаються народженням.  European business statistics methodological manual for business demography statistics, 2025.
  В023  Виживання підприємства (Survival)  Факт, який має місце, коли підприємство є активним та ідентифікується як до, так і після певної демографічної події. Як результат можуть відбутись певні зміни характеристик підприємства, зокрема виду економічної діяльності, розміру, відносин власності чи місцезнаходження, але його ідентифікаційний номер у статистичному реєстрі підприємств залишається незмінним.  Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics, 2007.
  В024  Визначення (модель Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками) (Definition)  Крок 1 у моделі Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками (OQRM), на якому визначається водночас як об’єкт, так і область фокусування.  Van Nederpelt,2012.
  В025  Викид (Outlier)  Нетипове значення у ряду розподілу даних статистичного спостереження, тобто таке, що не вписується в модель для більшості даних. Зазвичай викид розташовується наприкінці статистичного розподілу або є віддаленим від центру розподілу й основної маси даних.  EDIMBUS,Manual.
  В026  Викиди Х та Y (Outlier in the x-direction/ydirection)  Викид у напрямі Х: значення змінної-аргументу X для однієї або декількох одиниць вибірки, які суттєво відрізняються від значень X для інших одиниць вибірки. Викид у напрямі Y: значення залежної змінної Y для однієї або декількох одиниць вибірки, які суттєво відрізняються від значень Y для інших одиниць вибірки.  Memobust, 2014.
  В027  Використання для статистичних цілей (Use for statistical purposes)  Виключне використання для розроблення та вироблення статистичних результатів і аналізів. Використання виключно для організації та проведення статистичних спостережень.  Regulation (EC) № 223/2009 (зі змінами). Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  В028  Вилучення даних комірок таблиці (Cell suppression)  У статистичних таблицях вилучення (придушення) даних комірок у межах методу контролю за розкриттям статистичної інформації (SDC) складається з первинного і додаткового (вторинного) вилучення. Первинне вилучення полягає у вилученні з публікації значень усіх тих комірок таблиці, які розглядаються як ризикові, тобто їх значення не відображаються в таблиці, а замінюються символом "×" для позначення факту вилучення. Згідно зі стандартним визначенням ризикових комірок, усі комірки, що містять малі значення, або представляють випадок домінування в них даних окремих одиниць спостереження над іншими, повинні бути вилучені першочергово. Щоб досягти бажаного рівня захисту ризикових даних, у статистичній практиці здійснюється також додаткове (вторинне) вилучення даних із неризикових комірок. При цьому водночас має бути забезпечений бажаний рівень невизначеності для ризикових комірок за мінімального обсягу вилученої інформації.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009. Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  В029  Вилучення-перетворення-завантаження (ВПЗ) (ETL)  Набір операцій, необхідних для того, щоб зробити набір зовнішніх даних придатним для подальшої статистичної обробки. Інформаційний технологічний процес з інтеграції даних, який дозволяє виконувати синхронізацію масивів інформації з різних джерел  Memobust, 2014.
  В030  Вимога (модель Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками) (Requirement)  Крок 3 у моделі Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками (OQRM), на якому формулюються вимоги для області фокусування. Пов’язані терміни: норма, стандарт, припис, правило, принцип і показник.  Van Nederpelt, 2012
  В031  Випадкова імпутація "hot deck" (Random hot deck)  Імпутація даних, за якої для кожного запису-одержувача (запис з відсутньою інформацією) донорський запис обирається випадково. Як правило, відбір здійснюється після групування одиниць за певними характеристиками (наприклад, за статтю, за регіоном тощо).  Memobust, 2014.
  В032  Випадкова похибка (Random error)  Ступінь коливання похибки в оцінці навколо нуля. Антонім систематичної похибки.  Memobust, 2014.
  В033  Випадкове округлення (Random rounding)  Один із методів захисту даних комірок таблиць з чутливою інформацією, спрямований на зменшення втрат даних у результаті їх виключення й блокування. При випадковому округленні значення комірок округлюються, але, на відміну від стандартної методики округлення, рішення щодо округлення в бік збільшення чи зменшення є випадковим. Механізм округлення може передбачати отримання незміщених округлених результатів. Також з цією метою може використовуватись контрольоване округлення. Це форма обмежена тим, що сума опублікованих записів у кожному рядку та стовпчику дорівнює відповідним опублікованим граничним підсумкам. Для визначення моделі контрольованого округлення для таблиці використовуються методи лінійного програмування.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009. Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  В034  Вирівнювання по роках (Benchmarking)  Вимога, відповідно до якої річні дані мають узгоджуватися із внутрішньорічними даними (наприклад, за місяці й квартали року). Терміни "річний" та "внутрішньорічний" використовуються тут у широкому сенсі. Це може бути, наприклад, комбінація двох періодів із різною періодичністю, але так, щоб один річний період охоплював повністю вхідну кількість внутрішньорічних періодів.  Memobust, 2014.
  В035  Виробництво (Production)  Процес, який здійснюється під контролем, відповідальністю та керівництвом певної інституційної одиниці, під час якого споживаються праця, капітал, проміжні товари та послуги для виробництва нової продукції (товарів та послуг).  ESA, 2010.
  В036  Виробництво офіційної державної статистичної інформації (Production of official state statistical information)  Сукупність дій, пов’язаних із розробленням статистичної методології, збиранням, збереженням, обробленням, аналізом та захистом та поширенням офіційної державної статистичної інформації на всіх етапах виробництва.  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  В037  Виробники офіційної статистики (Producers of official statistics)  Органи державної статистики та інші державні органи, уповноваженні окремими законами здійснювати виробництво і поширення офіційної державної статистичної інформації у відповідності із основними принципами офіційної статистики, викладеними у статті 4 цього Закону, та складають національну статистичну систему  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  В038  Виробничоорієнтований звіт (виробничий звіт з якості) (Producer report)  Звіт, який містить у собі метадані, передусім стосовно якості статистичного продукту, складений з метою використання в межах національної статистичної організації, а також для надання Євростату для аналізу та узагальнення рівня статистичних даних у цілому по національних статистичних організаціях.  ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021 edition.
  В039  Вичерпність лог-інформації (Completeness of log information)  Ступінь відповідності лог-файлів усім наявним та потенційним потребам користувачів логінформації.  Memobust, 2014.
  В040  Виявлення нетипових одиниць (Detect extreme values)  Сукупність методів і підходів до визначення і знаходження нетипових (екстремальних) величин у розподілі значень змінних, до яких належать параметричні й непараметричні методи, графічні методи, а також такі, що базуються на теорії екстремальних величин. Параметричні методи спираються на параметри розподілу і базуються на понятті віддаленості крайніх значень розподілу від його центру. У випадку відсутності інформації про форму та параметри розподілу можуть бути використані непараметричні методи виявлення нетипових одиниць. Серед графічних методів найбільш поширеними є графіки Box Plot та Bag Plot. Обидва графіки дозволяють візуалізувати розподіл і розташування його крайніх значень, які можуть бути нетиповими з точки зору їх поведінки у досліджуваній сукупності. Теорія екстремальних величин дозволяє отримати надійні оцінки для подій із надзвичайно малою ймовірністю настання, тобто екстремальних (нетипових) величин. Задача полягає у визначенні порогового значення, за умови перевищення якого одиниця вважається екстремальною. Методами, які найчастіше використовуються для цього, є метод зареєстрованих величин, метод ексцесу середньої величини та метод узагальненого розподілу Парето. Виявлення нетипових одиниць є необхідним елементом побудови плану вибірки, особливо у випадку стратифікованої вибірки, а також при аналізі часового ряду.  Grun-Rehomme,Vasyechko, 2011.
  В041  Відкрите питання (Open-ended question)  Питання, що дозволяє респонденту сформулювати відповідь у довільній формі (своїми словами).  Memobust, 2014
  В042  Відповідь (Response)  У класичній статистиці йдеться про "відповідь", коли кожен суб’єкт або досліджувана одиниця зумовлюють однократне (одномірне) або векторне (багатомірне) вимірювання певних релевантних змінних  Dictionary of Statistical Terms, 5th edition, prepared for the International Statistical Institute by F.H.C. Marriott. Longman, 2010. Memobust, 2014
  В043  Відстань Геммінга (Hamming distance)  Відстань Геммінга є однією з метрик рядків для вимірювання відстані редагування між двома послідовностями записів. Відстань між двома записами на відповідному ключі, що вимірюється шляхом підрахунку кількості змінних з різними оцінками. Вимірює мінімальну кількість замін, необхідних для перетворення одного рядка на інший, або мінімальну кількість помилок, які могли б перетворити один рядок на інший. Названа на честь американського математика Р. В. Геммінга (Richard Wesley Hamming, 1950).  Memobust, 2014.
  В044  Відстань Дамерау-Левенштейн (DamerauLevenshtein distance)  Міра, визначена для вимірювання відстані між двома послідовностями символів. Вона вимірює мінімальну кількість елементарних кроків для перетворення однієї послідовності в іншу.  Memobust, 2014.
  В045  Відстань Джаро (Jaro distance)  Відстань підраховує кількість спільних символів і кількість транспозицій символів (один і той самий символ з різним положенням в рядку) між двома рядками. Названа на честь Мэтью А. Джаро (Matthew A. Jaro, 1989).  Memobust, 2014.
  В046  Відстань Левенштейна (Levenshtein distance)  У теорії інформації та комп’ютерній лінгвістиці міра відмінності двох послідовностей символів (рядків). Визначається як мінімальна кількість мутацій, необхідних для перетворення однієї послідовності в іншу. Мутація – це одна з трьох операцій: вставка, видалення або заміна символу. Метод названий іменем його автора – математика В. Й. Левенштейна (1965). Має також назви: функція Левенштейна та алгоритм Левенштейна.  Memobust, 2014.
  В047  Відстань редагування (Edit distance)  Відстань, яка повертає мінімальне значення з точки зору вставки, видалення і заміни, необхідних для перетворення рядка одного запису у відповідний інший рядок запису, який підлягає порівнянню.  EDIMBUS, Manual.
  В048  Відстань Сміта-Уотермана (Smith-Waterman distance)  Відстань, для визначення якої застосовується динамічне програмування з метою знаходження мінімального значення перетворення одного рядка у відповідний рядок запису, який порівнюється. Параметрами цього алгоритму є вартість вставок, вартість вилучень і вартість транспозиції.  Memobust, 2014.
  В049  Відстань TF-IDF (TF-IDF distance)  TF (term frequency) – частота слова, IDF (inverse document frequency) – обернена частота документа. Відстань, що використовується для узгодження рядків у документі. Вона надає високу вагу частим токенам у конкретному документі й низьку вагу токенам, які також часто трапляються, але в інших документах  Memobust, 2014.
  В050  Відсутність відповіді від одиниці (невідповідь одиниці) (Non-response)  Подія, при якій не надходять дані від одиниці, включеної до спостереження. Є характерною для більшості статистичних спостережень. Відсутність відповіді є наслідком неспроможності отримати вимір однієї або декількох спостережуваних змінних для одного або декількох k елементів, відібраних для спостереження. Подія зумовлюється широким спектром причин: неможливість зв’язатися із респондентом, відсутність респондента за адресою обстеження, неможливість для респондента надати відповідь, неспроможність, категорична відмова надати відповідь, недоступність респондента, неповернений формуляр тощо. У перших двох випадках контакт з обраним елементом взагалі не встановлюється  CBS Methods Series Glossary. Memobust, 2014.
  В051  Вінсоризація (Winsorization)  Зміна значень у вибірці з метою отримання надійної та незалежної від великих залишків оцінки.  Memobust, 2014
  В052  Вплив рухомих святкових днів (Moving national holiday effects)  Систематичні зміни значень часового ряду, які пов’язані з нефіксованими датами свят, тобто такими, які кожного року змінюються, як, наприклад, у різних країнах – це Великдень, Песах, Рамадан, Китайський Новий рік або День праці США. Оцінка одного такого фактору або їх комбінації визначає у часових рядах загальну складову рухомих святкових днів.  ESS Guidelineson Seasonal Adjustment, 2024.
  В053  Вплив формату звернення до респондента (Mode effect)  Найбільш загально: залежність відповіді респондента від використання певного формату звернення до нього. Під впливом формату розуміється зміщення вимірювань. Чистий вплив формату є зміщенням вимірювання, яке безпосередньо зумовлене певним форматом. У деяких обстеженнях вплив формату є несуттєвим, оскільки ідентичні запитальники використовуються в усіх форматах. Більшість проблем виникає, коли формат обстеження з використанням поштового зв’язку поєднується з форматом із підтримкою інтерв’юера  De Leeuw, Hox & Dillman, 2008. Memobust, 2014.
  В054  Впливова помилка (Influential error)  Помилка, яка істотно впливає на дані, передбачені для опублікування.  CBS Methods Series Glossary.
  В055  Вторинна територіальна одиниця вибірки (ВТОВ) (Secondary sampling unit (SSU))  Територіальна одиниця, яка відібрана на другому ступені формування територіальної вибірки при застосуванні багатоступеневого територіального відбору.  Методологічні положення формування вибіркових сукупностей респондентів у рамках системи проведення вибіркових обстежень населення з урахуванням вибіркового обстеження "Статистика доходів і умов життя в Європейському Союзі EU-SILC",Держстат.
  В056  Вторинне виключення (Secondary suppression)  З метою досягнення бажаного захисту ризикових із точки зору можливого розкриття первинної інформації даних застосовується техніка виключення додаткових комірок, які є поза зоною ризику, що називається вторинним (або додатковим) виключенням даних. Цей підхід потребує обґрунтованого вибору механізму додаткового виключення комірок для гарантування бажаного рівня невизначеності для чутливих до розкриття комірок на найвищому рівні агрегації опублікованої статистичної інформації.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  В057  Вторинне джерело (Secondary source)  Джерело, в якому містяться вторинні дані.  Daas and ArendsToth, 2012.
  В058  Вторинне дослідження (Secondary research)  Дослідження, у якому використовуються вторинні джерела даних  Memobust, 2014. Daas and ArendsToth, 2012.
  В059  Вторинні дані (Secondary data)  Дані, які збираються нестатистичними організаціями і для яких не визначено концептуальні статистичні метадані або метадані про процеси, але які надходять до статистичної організації з метою їх використання в процесі виробництва статистичної інформації.  Daas and ArendsToth, 2012. Memobust, 2014.

Г
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування Джерело
1 2 3 4
  Г001  Галузь (Industry)  Група виробничих одиниць, які випускають подібну продукцію та мають подібні виробничі процеси. Класифікація галузей заснована на NACE.  Memobust, 2014.
  Г002  Гетероскедастичність (Heteroscedasticity)  Послідовність випадкових величин є гетероскедастичною за наявності в ній підсукупностей із відмінною дисперсією.  Memobust, 2014.
  Г003  Гіпернім (Hypernym)  Узагальнення терміна або більш загальний термін. Гіпернімом називають загальне видове (родове поняття), в підпорядкуванні якого знаходяться гіпоніми, що виражають імена понять. Наприклад, гіпернімові "тварина" підпорядковані гіпоніми "кішка", "корова", "вовк" тощо. Протилежне терміну "гіпонім". Застосовується у класифікаціях.  Hacking & Willenborg, 2012
  Г004  Гіпонім (Hyponym)  Спеціалізація терміна або більш конкретний термін. Протилежне до терміну "гіперонім". Застосовується в класифікаціях.  Hacking & Willenborg, 2012
  Г005  Глобальна скорингова функція (Global score function)  Глобальна скорингова функція представляє собою комбінацію всіх визначених локальних скорингових функцій, тобто скорингових функцій, визначених для окремих змінних.  EDIMBUS, Manual.
  Г006  Головна основа статистичних спостережень (Snapshot of part of the SBR)   Копія реєстру (об’єднання реєстрів) на певний момент часу для визначення меж загальної сукупності одиниць певного роду для здійснення статистичних спостережень за цими одиницями на базі конкретного реєстру (реєстрів). На базі головної основи статистичних спостережень формуються основи (генеральні сукупності) для кожного конкретного спостереження. Прикладом головної основи статистичних спостережень в економічній статистиці є копія реєстру підприємств для визначення сукупностей статистичних одиниць для збору різних економічних статистичних даних за різними спостереженнями. Іншим прикладом може бути копія реєстру адрес помешкань для створення спільної сукупності для проведення різних обстежень населення. Спільна головна основа статистичного спостереження і спільний період проведення статистичних спостережень сприяють інтеграції та зв’язуванню статистичних даних, що надходять з різних спостережень, а також уникненню дублювання інформації і зайвого навантаження на респондентів.  ESS Handbook on the design and implementation of business surveys, 1998. Memobust, 2014.
  Г007  Горизонтальне агрегування (Horizontal aggregation)  Горизонтальне агрегування групує рядки та агрегує значення стовпців (або вирази) в межах однієї групи об’єктів, у якій усі об’єкти перебувають на однаковому ієрархічному рівні. Прикладами можуть бути дані, агреговані за країнами або регіонами, що дозволяє здійснювати просторові порівняння. Іншим прикладом горизонтального агрегування є агрегування даних із виробництва рівнозначних продуктів у межах однієї широкої групи продуктів або найнижчого виду діяльності. У межах такої групи в процесі виробнитва споживаються якісно близькі види ресурсів, а не кінцеві продукти, спрямовані на задоволення близьких за середнім рівнем корисності споживацьких потреб.  European business statistics methodological manual for shortterm business statistics, 2021. Memobust, 2014.
  Г008  Граничне значення ваг (Cut-off value)  Обмежувальні значення, які встановлюються при підборі статистичних ваг (нижнє порогове значення і верхнє порогове значення).  Методика розрахунку системи статистичних ваг для поширення результатів державного статистичного спостереження "Обстеження робочої сили", Держстат
  Г009  Граничний поріг (Cut-off sampling)  Порогова величина, яка використовується насамперед з метою мінімізації витрат та навантаження на респондентів. Використання граничного порогу передбачає виключення з цільової сукупності (а отже, з основи вибірки) усіх одиниць спостереження, які мають менші за порогове значення цільової змінної, тобто їх внесок у загальний статистичний результат розглядається як несуттєвий. Використовується у цензових спостереженнях.  Survey Sampling Reference Guidelines, 2008.
  Г010  Граф допустимого парування (Feasible matching graph)  Підграф графа MC (максимально спільного), що відповідає критеріям, установленим для відповідного графа. Ці критерії відносяться принаймні до максимального рівня наявних точок або їх частини (обмеження рівня).  Memobust, 2014.
  Г011  Група підприємств (Enterprise Group)  Об’єднання підприємств, пов’язаних між собою юридично та/або фінансово. Група підприємств може мати більше одного центру прийняття рішень, передусім стосовно політики з виробництва, продажів і прибутку. Група може централізувати певні аспекти керування фінансами та податками. Група є економічною одиницею, уповноваженою здійснювати вибір, особливо стосовно одиниць, які до неї належать.  Council Regulation (EЕC) № 696/93 (зі змінами).
  Г012  Група редагування (Edit Group)   Компонент правила редагування для виявлення однорідної підмножини одиниць, у межах якої до тестової змінної може застосовуватись установлена область допустимих значень.  Norberg, 2016.

Д
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Д001  Дані (Data)  Характеристики або інформація, переважно кількісного характеру (хоча можуть бути і якісного характеру), які збираються та опрацьовуються в ході статистичного спостереження. В офіційній статистиці виділяють два види даних: первинні та статистичні. Первинні дані – інформація щодо кількісної та якісної характеристик явищ та процесів, яка подана респондентами під час статистичних спостережень. Статистичні дані – інформація, отримана на підставі проведених статистичних спостережень, що опрацьована й подана у формалізованому вигляді відповідно до загальноприйнятих принципів та методології.  OECD Glossary of statistical terms. Глосарій до плану статистичного спостереження, Держстат.
  Д002  Дані щодо актуалізації статистичної інформації (Data on updating statistical information)  Набір даних, який містить інформацію про зміну статистичних оцінок у часі із зазначенням інформації і роз’яснень стосовно політики з поширення статистичної інформації, календаря перегляду даних, пояснення джерел, які застосовуються для перегляду, та статусу опублікованих даних.  ESS Guidelines on revision policy for PEEIs, 2013.
  Д003  Дводольний граф (біграф, двочастковий граф) (Matching candidate graph)  Граф, який представляє можливі пари записів із двох наборів даних, тобто в якому множина вершин може бути розбита на дві підмножини так, що кожне ребро графа має одну вершину з першої підмножини й одну з другої, та не існує ребер між вершинами однієї й тієї самої частини.  Memobust, 2014.
  Д004  Дедуктивна імпутація (Deductive imputation)  Імпутація, за якої окремі положення логічно виводяться із загальних положень для можливості отримання імпутованих значень у детерміністичний спосіб.  CBS Methods Series Glossary
  Д005  Дедуктивне редагування (Deductive editing)  Редагування даних, за якого окремі положення логічно виводяться із загальних положень для можливості здійснення коригувань, виходячи з нередагованих даних.  Memobust, 2014.
  Д006  Дедуплікація (Deduplication)  Процес виявлення та послідовного виключення з файла записів, які стосуються однієї і тієї ж одиниці (за певний період) і при цьому дублюються або трапляються у файлі кілька разів. Кінцевим результатом дедуплікації має бути наявність у файлі лише одного примірника кожного запису.  Memobust, 2014.
  Д007  Дезагрегування (Disaggregation)  Розбивка спостережень, як правило, в рамках однієї ієрархічної гілки, до нижчого ієрархічного рівня з метою отримання більшої деталізації в ході здійснення спостереження.  ESS Guidelines on temporal disaggregation, benchmarking and reconciliation, 2018.
  Д008  Деконцентрація (Deconcentration)  Зміни (розпад та поділ), що передбачають наявність одного підприємства до події та більше одного підприємства – після події.  Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics, 2007
  Д009  Демографічна подія (Demographic events)  Подія, що впливає на існування статистичних одиниць та/або їхні зв’язки між ними. Демографічні події можна розділити на два типи: екзистенційні зміни, які стосуються появи або зникнення комбінації виробничих факторів, що складають статистичну одиницю; розподільчі зміни, що стосуються зміни в розподілі виробничих факторів між одиницями.   European business statistics methodological manual for business demography statistics, 2025 edition.
  Д010  Державна статистична діяльність (State statistical activity)  Сукупність дій, пов’язаних з проведенням державних статистичних спостережень та спрямованих на виробництво і поширення офіційної державної статистичної інформації.   Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  Д011  Державне статистичне спостереження (State statistical observation)  Державні статистичні спостереження проводяться органами державної статистики та іншими виробниками офіційної статистики відповідно до затвердженого Кабінетом Міністрів України плану державних статистичних спостережень.  Стаття 10. "Статистичні спостереження" Закону України "Про офіційну статистику".
  Д012  Детерміністська імпутація (Deterministic imputation)  Імпутація, згідно з якою визначається єдине, унікальне, значення для імпутації відсутнього або суперечливого елемента даних. Це означає, що у випадку повторення процесу імпутації використовуватиметься ідентичне значення.  EDIMBUS, Manual.
  Д013  Детерміністське зв’язування записів (Deterministic record linkage)  Зв’язування записів, відповідно до якого зв’язки виявляються тоді й лише тоді, коли існує повна узгодженість унікальних (індивідуальних) ідентифікаторів або набору спільних ідентифікаторів для відповідних змінних.  Memobust, 2014.
  Д014  Джерело даних (Data source)  Місцезнаходження або сервіс, з якого можна отримати дані чи метадані.  SDMX Glossary, 2020.
  Д015  Дизайн вибірки (план вибірки) (Sampling design)  Організаційно-логічна модель структури вибіркової сукупності та принципів її формування, яка надає інформацію про розміри генеральної сукупності, вибіркової сукупності та остаточної вибіркової сукупності, а також про порядок визначення страт і методологію відбору одиниць до вибіркової сукупності. Якістю плану вибірки значною мірою визначається репрезентативність вибіркової сукупності, отриманої за визначеними у плані правилами.  ESS Handbook on the design and implementation of business surveys, 1998.
  Д016  Дисперсія (Variance)  Середньоквадратичне відхилення змінної (оцінки) від її середнього значення. Відображає розсіювання емпіричних значень навколо їхнього середнього. Середнє з квадратів відхилень значень ознаки (випадкової величини X) від їхньої середньої величини: DX M X MX  , 2   де: MX – математичне сподівання випадкової величини X.  ESS Handbook on Precision Requirements and Variance Estimation for Household Surveys, 2013. OECD Glossary of Statistical Terms. Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  Д017  Дисперсія вибіркова (Sampling variance)  Оцінка генеральної дисперсії, обчислена на основі вибірки. Дисперсія вибіркова є спроможною (консистентною) зміщеною оцінкою генеральної дисперсії. У практиці вибіркових спостережень застосовується також такий параметр, як дисперсія вибірок: середній квадрат відхилень оцінок показника за всіма можливими вибірками цього дизайну (відтвореннями) від середнього значення оцінки за всіма вибірками.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  Д018  Дистанційна трансформація даних (Remote execution)  Онлайн-трансформація чутливих до розкриття мікроданих, які зберігаються в захищеній внутрішній мережі статистичної організації, у форму, необхідну користувачеві за надісланим ним скриптом. Якщо після контролю результат трансформації вважається безпечним з точки зору ризику розкриття, то трансформовані дані направляються автору скрипту. У протилежному випадку запитувач отримує повідомлення про те, що його запит не може бути задоволений. Дистанційна трансформація даних може здійснюватись або шляхом відправки скриптів для певного статистичного програмного пакету, такого як SAS, SPSS або STATA, який функціонує на віддаленому сервері, або за допомогою спеціальної клієнтської системи, розміщеної на робочому столі персонального комп’ютера користувача.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  Д019  Дистанційний доступ до мікроданих (Remote access)  Санкціонований онлайн-доступ до захищених мікроданих.  Memobust, 2014.
  Д020  Дійсне значення (Actual value)  Фактичне значення сукупності, яке можна отримати, застосовуючи досконалі інструменти вимірювання та уникаючи помилок будь-якого типу як при зборі первинних даних, так і при виконанні математичних операцій.  Memobust, 2014. ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021.
  Д021  Довірчий інтервал (Confidence interval)  Статистична оцінка, обчислена на основі спостережуваних даних, яка пропонує діапазон правдоподібних значень для невідомого параметра (наприклад, середнього). Довірчий інтервал для невідомого параметра базується на вибірці розподілу відповідного оцінювача. Інтервал має відповідний рівень довіри стосовно того, що параметр перебуває в запропонованому діапазоні значень. Рівень довіри визначається експертно: більш високим ступеням довіри відповідають більш широкі, тобто менш точні, довірчі інтервали. Довірчий інтервал визначається перед дослідженням даних. Фактори, що впливають на вибір діапазону довірчого інтервалу, включають розмір вибірки, рівень довіри та вибіркову дисперсію. Більша вибірка, як правило, дає кращу оцінку параметру сукупності за умови рівності інших факторів. Більш високий рівень довіри, як правило, створює більш широкий довірчий інтервал.  Sandercock, Peter A.G., 2015.
  Д022  Додавання шуму (Adding noise)  Захист інформації від розкриття, при якому перед створенням таблиці до певних значень даних додається множник випадкового шуму. Отже, унеможливлюється розкриття інформації за відносно невеликих змін у більшості табличних значень.  Memobust, 2014. Self-study material for the users of European microdata released by Eurostat, 2021.
  Д023  Домогосподарство (Household)  Сукупність осіб, які спільно проживають в одному житловому приміщенні або його частині, забезпечують себе всім необхідним для життя, ведуть спільне господарство, повністю або частково об’єднують і витрачають кошти. Такі особи можуть перебувати в родинних стосунках або стосунках свояцтва, не перебувати в жодних із таких стосунків або перебувати в декількох водночас. Домогосподарство може складатися з однієї особи.  Методологічні положення з формування вибіркових сукупностей респондентів у рамках системи проведення вибіркових обстежень населення з урахуванням вибіркового обстеження "Статистика доходів і умов життя в Європейському Союзі", Держстат. Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про Всеукраїнський перепис населення"
  Д024  Допоміжна змінна (Auxiliary variable)   Змінна, яка корелює з цільовою змінною і спостерігається для всіх одиниць сукупності.  CBS Methods Series Glossary.
  Д025  Допоміжне кодування (Assisted coding).   Кодування текстової змінної, яке здійснюється під час опитування (інтерв’ювання).  Memobust, 2014.
  Д026  Допоміжні види економічної діяльності (Auxiliary economic activities)  Види діяльності, які виконують переважно у сфері послуг, а їх результати використовує сам суб’єкт задля обслуговування його основного та другорядних видів економічної діяльності (керування підприємством, бухгалтерський облік, транспортування, складування, закупівля, збут, ремонт, технічне обслуговування тощо).  Національний класифікатор України ДК 009:2010 "Класифікація видів економічної діяльності".
  Д027  Дослідження сприйнятого звітного навантаження (Perceived response burden study)  Обстеження, яке спрямоване на виявлення та оцінку сприйнятого звітного навантаження. Обстеження здійснюється із використанням певних загальних методологічних принципів, наприклад, "Ключові питання дослідження сприйнятого звітного навантаження" слугують основою для побудови відповідних цільових опитувальників щодо навантаження, яке відчувають респонденти у зв’язку з певним статистичним обстеженням.  Dale and Haraldsen, 2007.
  Д028  Доступність і ясність (Accessibility and clarity)  Викладення офіційної державної статистичної інформації в ясній і доступній формі та поширення її у зручний спосіб із супроводженням метаданими і поясненнями.  Стаття 4. "Основні принципи офіційної статистики" Закону України "Про офіційну статистику".
  Д029  Другорядні види економічної діяльності (Secondary economic activities) >  Будь-які інші (крім основного) види економічної діяльності суб’єкта з виробництва товарів або надання послуг.  Національний класифікатор України ДК 009:2010 "Класифікація видів економічної діяльності".
  Д030  ДЧД ("день – частина дня") DPD (Day - Part of Day combination)  Комбінація "день – частина дня" є базовою одиницею часу для розподілу інтерв’юерів для обстеження за методом CATI. Зазвичай виділяють три ДЧД: ранок, день, вечір. Однак можливі та практикуються й інші варіанти.  Memobust, 2014.

Е
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Е001  Економічна діяльність (Economic activity)  Процес виробництва продукції (товарів та послуг), який здійснюється з використанням певних ресурсів: сировини, матеріалів, устатковання, робочої сили, технологічних процесів тощо. Економічну діяльність характеризують витрати на виробництво, процес виробництва та випуск продукції. Одиниця може здійснювати один або декілька видів економічної діяльності, віднесених до однієї або декількох класів КВЕД. Розрізняють основний, другорядні та допоміжні види економічної діяльності.  Національний класифікатор України "Класифікація видів економічної діяльності" ДК 009:2010.
  Е002  Елемент невідповіді (Non-response element)  Відсутність окремих елементів даних у наданій респондентом інформації або непридатність окремих елементів даних до використання.  EDIMBUS, Manual.
  Е001   Емпіричний найкращий лінійний незміщений прогноз (EBLUP)  Емпіричний найкращий лінійний незміщений прогноз – оцінка, отримана шляхом поєднання оцінки дисперсійних компонентів з оцінкою BLUP (найкращий лінійний незміщений прогноз), тобто оцінка, яка мінімізує дисперсію у класі всіх лінійних незміщених оцінок. Незміщеність відноситься до модельних розподілів спостережень. Прогноз, отриманий шляхом поєднання оцінки дисперсійних компонентів з оцінкою BLUP.  Memobust, 2014.
  Е004  Ефект інтерв’юера (Segmentation effect)  Вплив на відповіді респондентів, що виникає через різні способи, якими інтерв’юери здійснюють одне і те саме опитування.  Memobust, 2014.
  Е005  Ефект останнього варіанта (Recency effect)  Варіант відповіді, який має більшу ймовірність бути обраним респондентом, якщо він розташований наприкінці, а не на початку переліку варіантів відповіді.  Memobust, 2014.
  Е006  Ефект першого варіанта (Primacy effect)  Певний варіант відповіді опитування має більшу ймовірність бути обраним, коли він поданий на початку, а не наприкінці переліку варіантів відповіді.  Memobust, 2014.
  Е007  Ефект робочого (торгового) дня (Working/trading day effects)  Систематичний феномен у складі щомісячних часових рядів, пов’язаний зі щомісячними змінами кількості днів і тижнів, а також зі зміною тривалості лютого у високосні роки. Для часових рядів потоку, які відбивають щоденну діяльність підприємств упродовж місяця (наприклад, денні обсяги виробництва та продажів упродовж місяця), важливими є їх збільшення або зменшення порівняно із середнім рівнем за місяць для кожного робочого дня тижня. Для таких часових рядів тривалість лютого також може мати вплив. Для часових рядів запасу, наприклад, прояв тенденції показника запасів до зростання або падіння в день вимірювання (зазвичай це останній день місяця), може також мати різний щорічний вплив. Спроби вимірювання аналогічних ефектів у квартальних часових рядах рідко дають гарний результат. Часовий ряд прогнозного ефекту робочого (торгового) дня визначає складову робочого (торгового) дня для часового ряду.  ESS Guidelines on Seasonal Adjustment, 2024.
  Е008  Ефект сегментування (Segmentation effect)  Характеристика, яка є типовою для інтерактивного електронного опитування (електронного формуляра) і полягає в одномоментному відображенні на екрані лише одного запитання, що унеможливлює для респондента загальний перегляд формуляра.  Memobust, 2014.

Є
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування Джерело
1 2 3 4
  Є001  Європейська статистична система (ЄСС) (European Statistical System (ESS))  Партнерство, до якого входять Євростат, національні статистичні інститути (НСІ) та інші національні статистичні установи, відповідальні в кожній державі-учасниці за виробництво і поширення європейської статистичної інформації.  Regulation (EC) № 223/2009 (зі змінами).

Ж
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування Джерело
1 2 3 4
  Ж001  Жорстке обмеження (Hard constraint)  Обмеження, яке повинно безумовно виконуватися.  Memobust, 2014.

З
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування Джерело
1 2 3 4
  З001  Забезпечення якості (Quality assurance)  Складова менеджменту якості, спрямована на створення впевненості в тому, що вимоги до якості будуть виконані.  ISO 9000:2005 "Системи управління якістю. Основні положення та словник термінів".
  З002  Загальна похибка спостереження (Total observational error)  Накопичення усіх похибок, які можуть виникнути під час планування статистичного спостереження, збору, обробки та аналізу даних.  Biemer, 2010.
  З003  Залежності (модель Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками) (Dependencies)  Крок 10 у моделі Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками (Object-oriented Quality and Risk Management), яким визначаються залежності пріоритетної області від інших пріоритетних областей  Van Nederpelt, 2012.
  З004  Запобіжний захід (Preventive measure)  Захід для передбачення та уникнення проблеми з якістю.  Memobust, 2014.
  З005  Засіб комунікації (Communication mode)  Канал, який використовується під час статистичного спостереження для зв’язку та співпраці з респондентами, інформування, надання інструкцій, здійснення встановлених процедур у разі відмови респондента надавати відповідь, а також для інформаційної підтримки респондентів.  Snijkers and Giesen, 2013.
  З006  Захист чутливих даних шляхом округлення (Conventional rounding)  Округлення належить до групи методів контролю розкриття даних, заснованих на збуреннях на виході. Його використовують для захисту невеликих підрахунків у табличних даних від розкриття. Основна ідея цього методу контролю розкриття полягає в тому, щоб округлити кожен підрахунок детерміновано або імовірнісно до найближчого цілого числа, кратного основі округлення. Адитивна природа таблиці, як правило, руйнується в результаті цього процесу. Округлення також може слугувати методом перекодування мікроданих.  Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  З007  Заходи (модель Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками) (Measure)  Крок 5 у моделі Об’єктноорієнтоване управління якістю та ризиками (Object-oriented Quality and Risk Management), на якому визначаютьcя дії (заходи) для управління зоною фокусування з метою її контролю. Контекст: можна виділити профілактичні, коригувальні та сигнальні заходи.  Van Nederpelt, 2012.
  З008  Збирання статистичних даних (Statistical data collection)  Комплекс дій з опрацювання статистичних даних, який має на меті збирання первинних даних для подальшого продукування вихідних результатів статистичного спостереження.  Terminology on Statistical Metadata, Conference of European Statisticians Statistical Standards and Studies, № 53, UNECE, Geneva, 2000.
  З009  Збірник описів (Corpus)  Набір описів та їх кодів.  Hacking & Willenborg, 2012.
  З010  Зв’язування записів (Record linking)  Ідентифікація того, чи два записи в базі даних стосуються одного й того ж реального об’єкта.  EDIMBUS, Manual.
  З011  Зважений метод найменших квадратів (Least squares method)  Це метод корекції, за якого змінюється найменша можлива кількість елементів даних; змінений запис є найближчим (вимірюється зваженою сумою квадратів відхилень змінених даних) до вихідного (неправильного) запису.  OECD Glossary of Statistical Terms.
  З012  Зважування (Weighting)  Процес присвоєння ваг респондентам обстеження з подальшим їх використанням для отримання оцінок параметрів сукупності шляхом обчислення зважених величин спостережуваних значень  CBS Methods Series Glossary
  З013  Звірка й погодження даних (Data reconciliation)  Процес коригування даних, отриманих із двох різних джерел, з метою усунення або, принаймні, зменшення впливу виявлених розбіжностей.  Willeboordse A.et al., 2011
  З014  Звіт для користувачів (звіт з метаданих) (Report for users (ESMS˗EUROSDMX))  Звіт, підготовлений для користувачів статистичної інформації, який містить у собі метадані, насамперед з якості, та дозволяє користувачам визначитись із відповідністю конкретного статистичного продукту їхнім потребам.  ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021 edition.
  З015  Звітна одиниця (Reporting unit)  Одиниця, яка є джерелом даних, тобто така, яка повідомляє дані. Одиниця, до якої прив’язаний формуляр статистичного спостереження і щодо якої він заповнюється. Вона може бути одиницею спостереження або засобом формування необхідної цілісної інформації щодо одиниць спостереження. У випадку, наприклад, заповнення бухгалтерським відділом формуляра статистичного спостереження окремо по кожному географічно відокремленому підрозділу підприємства, ці відокремлені підрозділи є звітними одиницями.  Memobust, 2014.
  З016  Звітне навантаження (Reporting burden)  Зусилля, з точки зору витрат часу і вартості, необхідні респонденту, щоб дати задовільні відповіді на статистичне обстеження. Має вплив на результати статистичного спостереження, але не залежить безпосередньо від його виконавців чи організаторів. Ця концепція також уключає суб’єктивне ставлення респондентів до спостереження, зокрема щодо корисності статистичних спостережень загалом.  Hedlin et al., 2005.
  З017  Зворотний зв’язок за результатами статистичного спостереження (Survey feedback)  Інформація, отримана в результаті статистичного спостереження, яка використовується для оновлення статистичного реєстру.  Memobust, 2014.
  З018  Зіставлення (Fuzzy string matching)  Процес поєднання записів одиниць, представлених у двох наборах даних із спільними або дуже подібними характеристиками у формі первинних або об’єктних величин.  Memobust, 2014.
  З019  Злиття даних (синтетичне узгодження даних) (Synthetic matching)  Заснований на статистичній моделі метод отримання спільної статистичної інформації з використанням даних, що надходять із двох або більше джерел. Потенційні переваги цього підходу полягають у можливості розширити додаткове використання й аналіз наявних джерел даних (наприклад, наскрізна статистична інформація, що охоплює широкий спектр соціально-економічних аспектів) без збільшення витрат та навантаження на респондентів. Є складною операцією, яка вимагає спеціальної технічної експертизи та відповідної методології. Виділяють два можливі підходи злиття даних: макропідхід відноситься до виявлення будь-якої структури, яка описує взаємозв’язки між змінними, які безпосередньо не спостерігаються в наборах даних, наприклад, спільні розподіли, граничні розподіли або кореляційні матриці; мікропідхід відноситься до створення повного файла мікроданих, у якому дані про всі змінні доступні для кожної одиниці.  Statistical matching: a model based approach for data integration, Eurostat, 2013.
  З020  Злиття підприємств (Merger)  Цю подію можна розглядати як протилежність події поділу підприємств. Під нею розуміється об’єднання виробничих факторів двох або більше підприємств в одне нове підприємство так, що попередні підприємства більше не можуть бути ідентифіковані. При цьому є відсутніми як безперервність, так і виживання попередніх підприємств. Разом із тим закриття попередніх підприємств не вважається їх ліквідацією (смертю підприємств). Так само новостворене в результаті злиття підприємство не вважається подією народження.  Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics. European business statistics methodological manual for business demography statistics, 2025 edition.
  З021  Зменшення ваги (Weight trimming)  Коригування ваг у бік зменшення у випадку, коли вони перевищують певне значення.  Memobust, 2014.
  З022  Змінна (Variable)  Змінна (характеристика) – це одна з набору інформації, яка зберігається в бізнес-реєстрі для опису (статистичної) одиниці. Змінні надаються для ідентифікації одиниці (наприклад, назва, адреса та ідентифікаційний номер), для економічного опису одиниці (наприклад, код діяльності, обіг або зайнятість) або для структури одиниці (наприклад, її зв’язок з іншими одиницями).  European business statistics methodological manual for statistical business registers, 2021
  З023  Змінна відповіді (Response variable)  Змінна, яка використовується для визначення значень у таблиці. Інший тип змінної, яка використовується для визначення таблиці, є інтервальною змінною.  Memobust, 2014.
  З024  Змінна запасу (Stock variable)  Економічна змінна, яка на певний момент часу вимірює кількість чогось (інвестиції, продукція), що, можливо, накопичилось протягом минулих періодів. Див. також "змінна потоку".  Memobust, 2014.
  З025  Змінна потоку (Flow variable)  Економічна змінна, яка вимірює кількість чогось за певний період часу. Див. також "змінна запасу".  Memobust, 2014.
  З026  Змінні зіставлення даних (Matching variables)  Загальні ідентифікатори, кількісні або якісні, обрані для порівняння записів між файлами.  Memobust, 2014.
  З027  Зміщення оцінки (Bias)  Це – різниця між її математичним сподіванням і дійсним значенням параметра (цільового параметра). Коли зміщення дорівнює нулю, оцінку називають незміщеною. Математичне сподівання зазвичай розраховується на множині всіх можливих вибірок (випадковий підхід). В іншому випадку математичне сподівання розраховується відповідно до прийнятої моделі (підхід, що базується на моделі).  Memobust, 2014.
  З028  Значення-важель (впливове значення) (Leverage)  Міра того, наскільки суттєво незалежна змінна X у функції Y (залежна змінна) відхиляється від середнього значення. Це точка, яка є викидом у напрямку X і потенційно може бути впливовою за умови, якщо її залишок буде помірно суттєвим. Точка-важель може мати вплив на оцінки коефіцієнтів регресії.  Memobust, 2014.
  З029  Зовнішній ключ (Foreign key)  Ключове значення, яке трапляється в записі, але не може бути застосоване для ідентифікації запису. Отже, це – зовнішній ключ, який перебуває поза ключем набору даних. Мета зовнішнього ключа полягає в зіставленні із записом з іншого набору даних, який, наприклад, містить у собі додаткові дані, що базуються на цьому ключі.  Memobust, 2014.
  З030  Зона фокусування (Focus area)  Поєднання об’єкта із супутнім атрибутом. Приклади: точність оцінок, правильність методології, ясність опису.  Van Nederpelt, 2012.
  З031  Зріз даних (Cross-section)  Дані щодо певних спостережень сукупності або щодо репрезентативної підсукупності в конкретний момент часу. Наприклад, структурні дані.  Memobust, 2014.
  З032  Зрозумілість логінформації (Clarity of log information)  Ступінь можливої легкості прочитання, розуміння та інтерпретування лог-інформації.  Memobust, 2014.

І
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування Джерело
1 2 3 4
  І001  Ідентифікатор об’єкта (Object identifier)  У технології баз даних ідентифікатором об’єкта є ім’я змінної або комбінації змінних, яке задовольняє таким вимогам: значення змінної (комбінації змінних) є унікальним у таблиці (наборі даних) і тому однозначно визначає відповідний запис; заповнення змінної (комбінації змінних) є суцільним і тому відповідний запис не може бути порожнім; поєднання змінних є мінімальним: видалення однієї зі змінних призводить до неможливості однозначного визначення запису; якщо пов’язані таблиці мають посилання на іншу таблицю, в якій присутня відповідна змінна (комбінація змінних), це слугує для встановлення взаємозв’язку між цими таблицями.  Memobust, 2014.
  І002  Індивідуальні дані (Individual data)  Відомості чи сукупність відомостей про фізичну та/або юридичну особу  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику"
  І003  Інформаційний критерій (критерій акаіке) (ІКА) (cAIC)  Це – міра відносної якості статистичних моделей: AIC=2k–2log (lik), де k – кількість оцінюваних параметрів у моделі, а lik – максимальне значення функції правдоподібності.  Memobust, 2014.
  І004  Імпутація (Imputation)  Порядок уведення значення для конкретного елементу даних, коли відповідь відсутня, або не є придатною для використання, або конкретне значення змінної, яке заповнюється під час процесу імпутації.  UNECE Glossary of Terms on Statistical Data Editing, 2000. CBS Methods Series Glossary
  І005  Імпутація "hot-deck" (Hot-deck imputation)  Імпутація даних, при здійсненні якої донорський запис береться з того ж самого обстеження, що і запис із відсутнім елементом(ами). Цей донорський запис використовується для підстановки значень для відсутнього або суперечливого елементу даних.  EDIMBUS, Manual.
  І006  Імпутація за даними донора (донорська імпутація) (Donor imputation)  Імпутація даних, при здійсненні якої імпутоване значення копіюється з донорського запису, який за багатьма параметрами є наближеним до запису отримувача.  CBS Methods Series Glossary.
  І007  Імпутація за найближчим сусіднім значенням (Nearest neighbor imputation)  Імпутація даних, при здійсненні якої донор обирається так, щоб мінімізувати показник відстані між донором і отримувачем.  EDIMBUS, Manual.
  І008  Імпутація за найближчим сусіднім усередненим значенням k (K-Nearest neighbor imputation)  Імпутація даних, при здійсненні якої імпутоване значення розраховується як середнє із значень k-найближчих донорів, відібраних так, щоб відстань між донором та одержувачем була мінімальною.  EDIMBUS, Manual.
  І009  Імпутація лонгітюдна (Longitudinal imputation)  Імпутація, при здійсненні якої використовуються попередні зареєстровані значення певної змінної щодо одного або декількох різних об’єктів.  CBS Methods Series Glossary.
  І010  Імпутація методом "hot-deck" з використанням обмеженої відстані (Random hot-deck)  Імпутація даних, при здійсненні якої вибір донора відсутніх даних може здійснюватись лише одноразово, а підсукупність донорів обирається так, щоб мінімізувати загальну відстань узгодження.  Memobust, 2014.
  І011  Імпутація методом "cold-deck" (Cold-deck imputation)  Імпутація даних, при здійсненні якої проводяться умовні розрахунки відсутніх величин методом підстановки. Донорський запис походить з іншого набору даних, ніж запис-отримувач.  Memobust, 2014.
  І012  Імпутація множинна (Multiple іmputation)  Імпутація, в ході здійснення якої спостереження з помилковими та/або відсутніми значеннями підлягають багаторазовій стохастичній імпутації. Множинна імпутація дозволяє за певних умов правильно оцінити дисперсію. Така оцінка заснована на комбінації внутрішньогрупової і міжгрупової дисперсії множинно імпутованих даних.  EDIMBUS, Manual.
  І013  Імпутація на основі моделі (Model-Based Imputation)  Імпутація даних, при здійсненні якої розрахунки відсутніх величин проводяться на основі вичерпно описаної статистичної моделі. Наприклад, використання середніх, медіан, рівнянь регресії тощо, для імпутації змінної.  EDIMBUS, Manual.
  І014  Імпутація стохастична (Stochastic іmputation)  Імпутація, якою предбачається, що імпутоване значення містить випадкову складову, через що повторення імпутації призводить кожного разу до іншого результату.  EDIMBUS, Manual.
  І015  Імпутація стохастична регресійна (Stochastic regression imputation)  Імпутація на основі моделі, якою предбачається, що замість відсутнього значення вставляється значення, отримане як сума прогнозного значення відповідно до моделі регресії та випадкової похибки.  Memobust, 2014.
  І016  Індекс (Index)  Статистичний узагальнюючий показник, який є мірою змін у репрезентативній групі окремих значень даних, або іншими словами, складеною мірою, яка агрегує набір інших показників або індексів нижчого рівня агрегації. Вид індексу та методи його побудови залежать від мети, доступних даних та міжнародних статистичних стандартів. Індекси виконують дві функції: синтетичну – як узагальнююча характеристика зміни явища; аналітичну – для вивчення впливу окремих факторів на зміну явища. Індекс є співвідношенням двох значень показника, що індексується: оціночного (поточного) та обраного за базу порівняння. Загальними етапами побудови індексів є такі: визначення теоретичних засад; визначення кола необхідних даних; імпутація відсутніх даних; багатовимірний аналіз; розрахунок індивідуальних індексів; нормалізація; зважування; агрегування; аналіз чутливості; узгодження з іншими показниками; візуалізація. За необхідності також передбачаються етап коригування на сезонність. Форми вираження індексу: коефіцієнти, проценти, проміле. За характером порівнянь (у часі, просторі, з певним стандартом) індекси поділяються на динамічні, територіальні, міжгрупові. При розрахунку динамічного індексу базою порівняння є одне з попередніх значень показника. При просторових порівняннях визначається ступінь відхилення значень показника між об’єктами у просторі. Міжгруповий індекс характеризує відхилення від певного стандарту (еталонного, максимального чи мінімального значення) або від середнього рівня по сукупності в цілому. З погляду охоплення елементів сукупності індекси поділяють на індивідуальні та зведені. Вони позначаються відповідно символами i та I. Індивідуальні індекси дають порівняльну характеристику окремих елементів досліджуваної сукупності. Зведені індекси залежно від методу розрахунку поділяються на агрегатні та середні з індивідуальних. Назва І. відображає його соціально -економічний зміст, а числове значення – інтенсивність зміни або ступінь відхилення.  OECD-JRC, 2008. Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  І017  Інституційна одиниця (Institutional unit)  Первинний центр прийняття економічних рішень, для якого є характерними однотипність поведінки й автономність дій при здійсненні своєї основної функції. Одиниця розглядається як складова інституційної одиниці, якщо вона володіє автономією прийняття рішень щодо своєї основної функції, тобто є самостійною і веде повний набір бухгалтерських рахунків. Одиниця є самостійною при здійсненні своєї основної діяльності за умови, якщо вона несе відповідальність і є підзвітною за прийняті нею рішення та здійснені дії. Одиниця веде повний набір бухгалтерських рахунків за умови, якщо вона веде бухгалтерські записи, що охоплюють усі її економічні й фінансові операції, здійснені протягом звітного періоду, а також баланс активів і пасивів. Примітка: згідно з Положенням Євростату про статистичні одиниці "інституційна одиниця" відповідає поняттю "підприємство" в секторі корпорацій (фінансових та нефінансових). Це – економічна одиниця, яка здатна від власного імені володіти активами, приймати зобов’язання, брати участь в економічній діяльності та вступати в операції з іншими одиницями. Основні ознаки інституційної одиниці: право самостійного володіння товарами й активами від власного імені, що надає їй можливість обмінюватися правами власності на ці товари й активи при операціях з іншими одиницями; здатність приймати самостійні економічні рішення і здійснювати економічну діяльність, за яку вона сама несе пряму відповідальність і відповідає перед законом; здатність приймати фінансові та інші зобов’язання, пов’язані з майбутньою діяльністю, від свого імені, а також укладати договори та контракти; існування для неї повного набору рахунків, уключаючи баланс активів і пасивів, або практичної можливості – як з економічної, так із юридичної точки зору – щодо підготовки повного набору рахунків, а також статистичної звітності в разі необхідності.  Council Regulation (EЕC) № 696/93 (зі змінами). Класифікація інституційних секторів економіки України, Держстат.
  І018  Інтеграція (Integration)  У межах статистичного виробничого процесу інтеграція відбувається на двох рівнях: інтеграція даних та інтеграція статистичних спостережень. Інтеграція даних передбачає інтеграцію даних з одного або декількох джерел. На цьому етапі поєднуються результати збирання даних. Вхідні дані можуть надходити із низки зовнішніх або внутрішніх джерел та з використанням різних інструментів збору, включаючи витяги з адміністративних та інших нестатистичних джерел даних. Адміністративні дані або інші нестатистичні джерела можуть доповнювати дані, безпосередньо зібрані в результаті статистичного обстеження. Цей підпроцес також уключає узгодження або створення нових показників, які узгоджуються між джерелами даних. Результатом є набір пов’язаних даних. Інтеграція даних може включати: поєднання даних із декількох джерел як частина створення інтегрованої статистики, такої як національні рахунки; поєднання геопросторових даних та статистичних даних або інших нестатистичних даних; об’єднання даних із метою збільшення ефективної кількості спостережень деяких явищ; узгодження або реєстрація процедур зв’язку з метою зв’язування мікроабо макроданих із різних джерел; злиття даних – інтеграція з подальшим зменшенням кількості записів або заміною; визначення пріоритетів у випадках, коли два або більше джерел містять дані для однієї і тієї ж змінної з потенційно різними значеннями. Інтеграція статистичних спостережень має на меті поєднання окремих спостережень в єдине спостереження або в систему спостережень для узгодженого використання реєстрів, оптимізації звітного навантаження, узгодження статистичних концепцій, зменшення дублювань запитуваних даних, контролю якості та економії ресурсів офіційної статистики.  GSBPM (version 5.1). CROS portal. OECD Glossary of Statistical Terms.
  І019  Інтерактивне кодування (Interactive coding)  Кодування з використанням інтерактивної програми. Програма надає кодувальнику, який приймає всі рішення щодо кодування, необхідну базову або іншу інформацію. Програма також обробляє відповіді й можливу причину вибору відповідно до того, як це зазначено кодувальником  Hacking & Willenborg, 2012.
  І020  Інтерактивне комп’ютерне кодування (Computer assisted coding (CAC))  Підпроцес процесу оброблення статистичних даних, під час якого оператор присвоює коди описам даних, що вводяться до комп’ютера, працюючи в інтерактивному режимі, що дає оператору можливість здійснювати "навігацію" по словнику в пошуку відповідних кодів.  Brancato et al., 2002. D’Orazio M. and Macchia S., 2002.
  І021  Інтерактивне редагування (Interactive editing)  Метод редагування, під час якого комп’ютерна програма перевіряє дані, а редактор-виконавець уносить необхідні коригування.  CBS Methods Series Glossary
  І022  Інтервал безпеки (Safety interval)  Мінімальний розрахунковий інтервал, необхідний для збереження значення комірки таблиці, яка не задовольняє основне правило виключення.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  І023  Інтервальна змінна (міжінтервальне поєднання) (Spanning variable)  Змінна, яка використовується для визначення рядків та стовпців таблиці.  Memobust, 2014.
  І024  Інформаційна система органів державної статистики (Information system of state statistics bodies)  Сукупність технічних, програмних, комунікаційних та інших засобів, що забезпечують процес збирання, збереження, оброблення, аналізу, захисту та поширення офіційної державної статистичної інформації.  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  І025  Інформаційне обмеження (Constraint)  Визначення того, що може міститися в статистичних даних або у метаданих: зміст або набір ключових комбінацій, до яких можуть бути віднесені конкретні характеристики, визначені структурою даних (останнє стосується виключно статистичних даних).  Memobust, 2014.
  І026  Інформаційний зловмисник (Intruder)  Особа, яка, керуючись злочинними намірами, намагається ідентифікувати конкретного респондента та відповідний індивідуальний запис мікроданих або отримати дані про окремі одиниці сукупності з агрегованих даних. Інформаційні зловмисники можуть керуватись наміром дискредитування NSO, піддання сумніву надійності результатів конкретного статистичного спостереження або заподіяння шкоди Урядові країни та отримання у такий спосіб популярності та розголосу, а також бажанням доступу до корисної для них інформації щодо конкретних респондентів.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009. OECD Glossary of Statistical Terms.
  І027  Історія (модель Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками) (History)  Крок 9 у моделі OQRM (Об’єктноорієнтоване управління якістю та ризиками), на якому формулюється історія області фокусування.  Van Nederpelt, 2012

Й
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Й001  Ймовірнісне зв’язування записів (Probabilistic record linkage)  Ймовірнісний метод прийняття рішення щодо можливості зв’язування певної пари записів.  Memobust, 2014.
  Й002  Ймовірність включення (Inclusion probability)  Ймовірність того, що при формуванні вибірки без заміни буде відібрана конкретна одиниця сукупності. Ця ймовірність може різнитись залежно від одиниці та плану вибірки  CBS Methods Series Glossary
  Й003  Ймовірність пропорційна розміру (Iterative proportional fitting)  Ймовірність уключення одиниці до вибірки, яка є пропорційною значенню певної характеристики (розміру) одиниці.  Memobust, 2014.

К
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  К001  Калібрація системи статистичних ваг (Calibration)  Трансформація (коригування) системи ваг для одиниць спостереження, які взяли участь у вибірковому обстеженні, шляхом мінімізації функції відстані між калібраційними вагами та вагами, які коригуються, за умови, що калібраційні ваги дають точні оцінки зовнішніх змінних, відомих для генеральної сукупності або її частин.  Методика оцінювання показників за результатами поточних обстежень підприємств із питань статистики праці, Держстат.
  К002  Кероване (чутливе) планування спостереження (Responsive design)  Зміни між етапами процесу збирання статистичних даних на підставі оперативного аналізу даних про процес, як правило, на основі відстеження співвідношення показників якості та витрат.  Memobust, 2014.
  К003  Кількісні дані (Quantitative data)  Кількісні дані визначаються як значення даних у вигляді підрахунків або чисел, де кожен набір даних має унікальне числове значення, пов’язане з ним. Ці дані піддаються перевірці, а також є зручними для оцінки за допомогою статистичних і математичних методів.  OECD Glossary of Statistical Terms.
  К004   Клас імпутації (Imputation class)  Підсукупність, для якої проводиться імпутація, без використання будьякої інформації щодо решти сукупності. Для різних класів можуть використовуватись різні методи імпутації.  CBS Methods Series Glossary
  К005  Класифікатор (Classifier)  Документ, що містить класифікацію, відомості про її призначення і сферу застосування, а також за потреби відповідні пояснення.  Порядок розроблення національних класифікаторів.
  К006  Класифікація (Classification)  Множина об’єктів класифікації, систематизованих і розподілених за їх схожістю чи несхожістю відповідно до визначених ознак і прийнятих методів класифікації на підмножини, яким надані коди.  Порядок розроблення національних класифікаторів.
  К007  Класифікатор відходів (КВд) (Classification of waste)  КВд забезпечує інформаційне підтримування у вирішенні широкого кола питань державного управління відходами та ресурсовикористанням на базі системи обліку та звітності, гармонізованої з міжнародними системами, зокрема, в галузі екології, захисту життя та здоров’я населення, безпеки праці, ресурсозбереження, структурної перебудови економіки, сертифікації продукції (послуг) та систем якості. Використання КВд створює нормативну базу для проведення порівнювального аналізу структури та обсягу утворення відходів у межах Європейської статистики усіх видів економічної діяльності, у тому числі Європейської виробничої статистики, статистики агрокомплексу, статистики послуг, а також порівнювального аналізу послуг, пов’язаних із відходами, на міжгалузевому, державному, міждержавному рівнях.  КВд, Держстат
  К008  Класифікатор професій (КП) (Classification of occupation)  КП призначений для застосування центральними органами виконавчої влади, органами місцевого самоврядування, Федерацією роботодавців України, усіма суб’єктами господарювання тощо. Професійні назви робіт, які наведені у класифікаторі, рекомендовано застосовувати під час утворення нових назв професій та посад у зв’язку з виникненням нових видів економічної діяльності та технологій.  КВд, Держстат
  К009  Класифікація видів економічної діяльності (КВЕД) (NACE)  КВЕД-2010 забезпечує: статистичний облік підприємств і організацій за видами економічної діяльності; проведення державних статистичних спостережень економічної діяльності й аналізу статистичної інформації на макрорівні (складання показників національних рахунків – рахунків виробництва й утворення доходу, таблиці "витрати-випуск"); зіставлення національної статистичної інформації з міжнародною через застосування єдиної статистичної термінології, статистичних одиниць і принципів визначення та змінення видів економічної діяльності підприємств і організацій. NACE 2.1 – UA є статистичною класифікацією, яка встановлює основи для збирання, розроблення та поширення офіційної державної статистичної інформації за видами економічної діяльності, які засновані на принципах та методології NACE Rev. 2.1. Основний принцип NACE 2.1 – UA полягає в об’єднанні підприємств, що виробляють подібні товари чи послуги або використовують подібні процеси для створення товарів чи послуг (тобто сировину, процес виробництва, методи чи технології), у класифікаційні угрупування, яким надається класифікаційний код. За NACE 2.1 – UA визначають основний та другорядні види економічної діяльності діяльності юридичних осіб та їх відокремлених підрозділів, відокремлених підрозділів юридичних осіб, утворених відповідно до законодавства іноземної держави, та фізичних осіб-підприємців.  КВЕД-2010, Держстат. Класифікація видів економічної діяльності (NACE 2.1-UA).
  К010  Класифікація зовнішньоекономічних послуг (КЗЕП) (Classification of foreign economic services)  КЗЕП передбачена для впорядкування статистичної інформації щодо експорту-імпорту послуг для зовнішньоторговельного та платіжного балансів України. КЗЕП містить види послуг, які використовують у звітності, системі обліку та статистиці експортуімпорту послуг. КЗЕП визначає перелік категорій послуг, за якими проводиться державне статистичне спостереження щодо зовнішньої торгівлі послугами з метою одержання всебічної та вичерпної статистичної інформації про зовнішню торгівлю послугами для потреб складання зовнішньоторговельного та платіжного балансів України, а також оцінки розвитку економічних взаємовідносин України з іншими країнами світу.  КЗЕП, Держстат.
  К011  Класифікація інституційних секторів економіки (КІСЕ) (Classification of institutional sectors of the economy)  КІСЕ призначена для класифікації та кодування за секторами (підсекторами) Системи національних рахунків інституційних одиниць економіки України, що здійснюють виробництво, розподіл, перерозподіл, споживання і нагромадження, відповідно до їхнього призначення.  КІСЕ, Держстат
  К012  Класифікація CN (Combined nomenclature)  Combined Nomenclature (CN) є головною класифікацією у статистиці міжнародної торгівлі товарами та послугами. CN базується на Гармонізованій системі опису та кодування товарів (Harmonised Commodity Description and Coding System) Всесвітньої митної організації (World Customs Organisation – WCO). Використовується державами членами ЄС із 1988 року.  Eurostat website/ Classifications.
  К013  Класифікація NACE (NACE)  NACE – це абревіатура, яка використовується для позначення різних статистичних класифікацій видів економічної діяльності, розроблених у Європейському Союзі (ЄС) з 1970 року. NACE забезпечує основу для збору та представлення широкого спектру статистичних даних відповідно до видів економічної діяльності в галузях економічної та бізнесстатистики (наприклад, виробництво, зайнятість, додана вартість та змінні національних рахунків) та в інших статистичних галузях. Статистика, що розробляється на основі NACE, є порівнянною по всій Європі та загалом у світі. Використання NACE є обов’язковим у межах Європейської економічної зони (ЄЕЗ) для всієї статистики, представленої відповідно до видів економічної діяльності.  NACE Rev. 2.1 – Statistical classification of economic activities in the European Union, 2025 edition.
  К014  Класифікація NUTS (NUTS)  NUTS – це спільна територіальна класифікація, яка ділить економічну територію держав-членів ЄС на територіальні одиниці (регіони) трьох рівнів (NUTS 1, NUTS 2, NUTS 3) та має ієрархічну структуру. NUTS базується на Регламенті (ЄС) № 1059/2003 Європейського Парламенту та Ради від 26 травня 2003 року про встановлення загальної класифікації територіальних одиниць статистики (NUTS), який регулярно оновлюється (зі змінами). NUTS-UA є статистичною класифікацією та призначена для використання органами державної статистики при здійсненні державної статистичної діяльності. Упровадження у практику діяльності органів державної статистики зазначеної класифікації забезпечить можливість формування статистичної інформації за територіальними розрізами, порівняними із країнами ЄС та їх частинами, а також її надання міжнародним організаціям та здійснення обміну такою інформацією зі статистичними службами іноземних держав, зокрема для передачі до Євростату.  Eurostat website/ Classifications. Council Regulation (ЄC) № 1059/2003 (зі змінами). Статистична класифікація територіальних одиниць України (NUTS-UA).
  К015  Кластер (Cluster)  Група об’єктів, подібних за певною ознакою (ознаками)/група одиниць у кластерній вибірці/сукупність декількох однорідних елементів, що розглядається як самостійна одиниця з певними властивостями.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  К016  Ключ зіставлення (Matching key)  Одна або декілька ключових змінних, які використовуються для зіставлення двох і більше наборів даних.  Memobust, 2014.
  К017  Ключове слово (Key word)  Слово в описі, яке можна використовувати для кодування на відміну від стоп-слова (stop-word)  Hacking & Willenborg, 2012.
  К018  Кодекс практики європейської статистики (European Statistics Code of Practice) (CoP)  Кодекс практики європейської статистики містить 16 принципів, що охоплюють інституційне середовище, статистичні виробничі процеси і статистичну продукцію. Набір показників досягнутого прогресу в практиці статистичної діяльності для кожного з принципів слугує основою для контролю впровадження Кодексу.  European Code of Practice, 2017.
  К019  Кодування (Coding)  Під час кодування вербальна або текстова інформація перетворюється (трансформується) в коди, що представляють класи в межах конкретної схеми класифікації, з метою спрощення обробки, зберігання або поширення даних. Технологічна операція, яка полягає у визначенні та наданні коду ознакам одиниці статистичного спостереження.   Глосарій до плану статистичногоспостереження, Держстат.
  К020  Коефіцієнт асиметрії (Skewness)  Показник асиметрії розподілу випадкових значень змінної характеристики по відношенню до його математичного сподівання. Разом з іншими методами використовується для виявлення нетипових одиниць (викидів) у розподілі даних. Характеристика ряду розподілу, що визначається коефіцієнтом асиметрії – відношенням вибіркового центрального моменту третього порядку до кубу середнього квадратичного відхилення.  Memobust, 2014. Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012
  К021  Коефіцієнт варіації (відносна стандартна похибка) (Coefficient of variation)  Один із показників варіації. Є відносною мірою випадкових коливань і обчислюється як відношення середньоквадратичного відхилення до середньої величини варійованої ознаки. Виражається у відсотках або як безрозмірна величина (коефіцієнт). Дає уявлення про ступінь однорідності сукупності статистичної. Чим менша величина коефіціента варіації, тим менше варіанти ознаки відрізняються одна від одної за значенням, і тим більш однорідною є статистична сукупність. Абстрагує розходження величин абсолютних варіацій різних ознак і створює тим самим основу для їх порівняння.  ESS Handbook on Precision Requirements and Variance Estimation for Household Surveys, 2013. Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012
  К022  Коефіцієнт відгуку результатів (Unit response rate)  Кількість правильно зв’язаних пар записів, поділена на загальну кількість зіставлених пар записів.  Memobust, 2014.
  К023  Коефіцієнт співпадінь (Hit rate)  Формальне визначення: частка позначень помилки, згенерованих у процесі редагування та які вказують на дійсні помилки, у загальній їх кількості. Або як практична апроксімація: частка позначень наявності помилки, згенерованих у процесі редагування, які відповідають коригуванню даних.  EDIMBUS Manual.
  К024  Компіляція даних (Data compilation)  Операції, що виконуються над даними для отримання нової інформації відповідно до встановленого набору правил. У рамках забезпечення якості поняття "компіляція даних" відноситься до опису статистичних процедур, що використовуються для отримання проміжних даних та кінцевих статистичних результатів.  IMF e-library, SDMX Glossary, 2020.
  К025  Компонента зв’язаності графа (Connected component)  Максимальна множина пов’язаних підграфів одного графа.  Memobust, 2014.
  К026  Комп’ютеризоване кодування (Computer-assisted coding)  Форма кодування, під час якого кодувальник приймає рішення про кодування, використовуючи електронний файл або електронний показчик.  Memobust, 2014.
  К027  Комп’ютеризоване збирання інформації (Computer assisted survey information collection)  Збирання і введення даних за допомогою комп’ютера. Більш широке визначення містить у собі також використання комп’ютерних, автоматизованих та новітніх методів редагування, імпутації, аналізу та підрахунку даних, поширення інформації, а також інших етапів процесу статистичного спостереження.  Memobust, 2014.
  К028  Комп’ютерне вебопитування (CAWI)  Комп’ютеризоване збирання інформації з опитувань охоплює збирання та фіксацію даних за допомогою комп’ютера. Його можна визначити ширше, включивши використання комп’ютеризованих, автоматизованих або передових обчислювальних методів для редагування та імпутації даних, аналізу даних та їх складання, поширення даних або інших етапів процесу опитування чи перепису. Метод збирання даних на основі вебзапитальника. Відомий під назвою CAWI від англ. Computerassisted web interviewing. Респондент отримує доступ до запитальника через вебз’єднання та безпосередньо заповнює його, використовуючи комп’ютер або інший електронний комп’ютерний пристрій (планшет, мобільний телефон тощо).  Memobust, 2014.
  К029  Комунікаційна стратегія (Communication strategy)  Взаємодія з респондентами в ході здійснення статистичного спостереження і зворотний зв’язок з ними, передбачені на випадок наявності невідповідей і спрямовані на отримання вчасних, точних і повних первинних даних. Комунікаційна стратегія Держстату спрямована на поліпшення іміджу Держстату як провідного джерела офіційної державної статистичної інформації шляхом побудови ефективної комунікації та популяризації діяльності органів державної статистики.  Memobust, 2014. Комунікаційна стратегія Державної служби статистики на період до 2028 року, Держстат.
  К030  Контроль загрози від розкриття статистичної інформації (Threat of disclosure of statistical information)  Сукупність заходів із роботи з даними з метою усунення (або зменшення) ризику розкриття інформації по окремих статистичних одиницях (респондентах). Ці заходи зазвичай змінюють дані, передбачені для публікації, або обмежують їх кількість. Завданням контролю загрози від розкриття статистичної інформації є, зокрема: захист мікроданих; табличний захист даних; правила перевірки вихідних даних; впровадження актуальних інструментів контролю загрози від розкриття статистичної інформації; формалізація доступу до конфіденційних даних; визначення підходів до гарантування статистичної конфіденційності у визначених галузях статистики.  Glossary on Statistical Disclosure Control.
  К031  Контроль якості (Quality control)  Складова управління якістю, спрямована на забезпечення виконання вимог до якості.  ISO 9000:2005 "Системи управління якістю. Основні положення та словник термінів".
  К032  Контрольоване коригування таблиць (Controlled tabular adjustment)  Метод захисту табличних даних, заснований на вибірковому коригуванні значень комірок таблиці. Чутливі значення клітин замінюються будь-якими найближчими безпечними значеннями. При цьому з метою відновлення адитивності таблиці значення інших комірок таблиці несуттєво коригуються. Контрольоване коригування таблиць було розроблено в якості альтернативи вилученню значень із комірок таблиці.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009
  К033  Контрольоване округлення (Controlled rounding)  Має на меті вирішення проблеми адитивності у статистичних таблицях. Це метод автоматичного випадкового округлення статистичних даних, який передбачає, що сума опублікованих записів у кожному рядку та стовпчику таблиці має завжди дорівнювати відповідним опублікованим загальним підсумкам. Для розробки схеми керованого округлення для статистичних таблиць використовуються методи лінійного програмування (лінійна оптимізація).  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009
  К034  Конфіденційні дані (Confidential data)  Відомості, які дають змогу здійснити пряму або непряму ідентифікацію респондента, таким чином розкриваючи індивідуальні дані про нього. Під час визначення можливості ідентифікації респондента повинні враховуватись всі засоби, які може використати третя сторона для такої ідентифікації.  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України" Про офіційну статистику".
  К035  Конфіденційність лог-інформації (Confidentiality of log information)  Ступінь захищеності інформації з логів і рівень її доступності для користувачів.  Memobust, 2014.
  К036  Концентрація (Concentration)  Демографічна подія у статистиці підприємств (злиття та поглинання), яка передбачає наявність більше одного підприємства до події і одне підприємство – після настання події. Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics, 2007.
  К037  Координація вибірки (Co-ordination of samples)  Мета координації вибірки полягає або у максимізації, або у мінімізації співпадінь (кількості спільних одиниць) між різними вибірками, послідовно сформованими із сукупності одиниць, яка змінюється у часі. Отже, для можливості координації декількох вибірок необхідно, щоб відбір одиниць до кожної нової вибірки залежав від попередніх вибірок. Для того, щоб отримати більший (або, відповідно, менший) рівень співпадіння вибіркових сукупностей, ніж отриманий шляхом незалежного відбору, передбачається наявність механізму залежності між вибірками. Цей механізм залежності посилює (або відповідно обмежує) кількість спільних одиниць у послідовно відібраних сукупностях. Позитивною координацією називається збільшення перехрестності вибіркових сукупностей для певних обстежень замість паралельного (незалежного) формування планів вибірок. Негативною координацією називається зменшення перехрестності між вибірковими сукупностями для різних обстежень.  OECD Glossary of Statistical Terms.
  К038  Кореспондентський спосіб здійснення статистичного спостереження (Correspondent method of statistical observation)  Реєстрація фактів про явища та процеси у місцях їх виникнення спеціально підготовленими особами та надсилання результатів до відповідних інстанцій.   Глосарій до плану статистичного спостереження, Держстат.
  К039  Користувач (User)  Фізична або юридична особа, яка використовує статистичну інформацію в межах або за межами національної статистичної організації. Інституціональні користувачі також можуть бути зацікавленими сторонами у визначенні методологічних і технологічних засад продукування офіційної статистики. Фізична або юридична особа, яка використовує офіційну державну статистичну інформацію.  Memobust, 2014. Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".

Л
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Л001  Ланцюгові індекси (Chain index)  Побудова ланцюгових індексів базується на такій властивості індексів, як транзитивність (або циркулярність). Ланцюгові індекси розраховуються як для індивідуальних індексів, так і для агрегованих індексів. Індивідуальні ланцюгові індекси є результатом послідовного множення хронологічних індексів, кінцевий результат якого збігається із результатом, отриманим прямим співвідношенням абсолютного рівня останнього періоду з абсолютним базисним рівнем. Агреговані ланцюгові індекси, які не можуть бути поєднані безпосередньо через структурні зрушення та/або еволюцію цін, потребують спеціальних процедур, які гарантують агрегованим індексам здатність до транзитивності. Такими методами залежно від типу індексів можуть бути перерахунок усіх абсолютних рівнів або в єдині ціни, або в єдину структуру. Можливим також є приведення до єдиних цін та/або структури лише двох сусідніх індексів у ланцюгу. Такий підхід іноді використовується для внутрішньорічних індексів, тоді як перехід до наступного року потребує більш детального перегляду ланцюга.  Jean-pierre Berthier Introduction a la pratique des indices statistiques, INSEE, 2005.
  Л002  Лінійна змішана модель (ЛЗМ) (Linear mixed model)  Лінійна модель, яка містить як фіксовані, так і випадкові ефекти.  Memobust, 2014.
  Л003  Лог (Log)  Спеціальний файл, який містить лог-інформацію, тобто службову та статистичну інформацію про події в системі (програмі).  Memobust, 2014.
  Л004  Лог-інформація (Log information)  Метадані, створені під час здійснення певного процесу в системі (програмі). Службова та статистична інформація про події в системі (програмі). Зокрема, логи сайтів зазвичай накопичують і зберігають службову інформацію про відвідувачів. Інформація з лог-файлів використовується адміністратором для аналізу подій, виявлення помилок, збоїв, зведення статистики, звітування, стеження дій підозрілих користувачів тощо.  Memobust, 2014.
  Л005  Логічна й числова послідовність (Logical and numerical sequence)  Вимога, за якої сума внутрішньорічних значень динамічного ряду має дорівнювати їх річному значенню. У випадку агрегування даних загальні значення мають відповідати агрегованим значенням. Значення даних вважаються логічними, якщо вони відповідають визначеним правилам редагування. Оцінка називається логічною, якщо вона в міру збільшення вибірки збігається за ймовірністю зі своєю оцінкою.  Dagum and Cholette, 2006. The Oxford Dictionary of Statistical Terms, 2003.
  Л006  Лонгітюдний дизайн (план) вибірки (Longitudinal sampling design)  Дизайн вибірки, сталий у часі для певної одиниці статистичної сукупності, тобто такий, який вимірює її характеристики щонайменше двічі, а в ідеалі й декілька разів протягом тривалого періоду.  Memobust, 2014.
  Л007  Лонгітюдні дані (Longitudinal data)  Лонгітюдні дані створюються в результаті неодноразових (повторних, систематичних) обстежень незмінної сукупності одиниць за однаковими змінними. Зазвичай лонгітюдні дані збираються за достатньо тривалий період часу, впродовж якого одиниці спостереження встигають суттєво змінити свої істотні ознаки.  Memobust, 2014.

М
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  М001  Макродані (Macrodata)  Результат процесу статистичного перетворення даних у форму агрегованої інформації. Оціночні значення статистичних показників, що відносяться до групи (сукупності) об’єктів.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  М002  Макроінтеграція (Macrointegration)  Інтеграція даних із різних джерел (статистичних і нестатистичних) на агрегованому рівні з метою забезпечення узгодженого аналізу даних і підвищення точності оцінок.  Memobust, 2014.
  М003  Макроредагування (Macro editing)  Редагування, яким передбачається перевірка даних спочатку на агрегованому рівні. Процедура відстеження потенційно помилкових даних шляхом перевірки відповідних агрегатів або застосування статистичних методів до всіх записів чи до певної їх підмножини.  CBS Methods Series Glossary
  М004  Малий викид (Small outlier)  Випадок наявності у розподілі даних такого значення Y, яке є суттєво меншим за інші, звичайні, значення Y. Малі викиди можуть набувати форми малих аутлаєрів і малих інлаєрів, залежно від типу досліджуваної сукупності. Див.: Нетипові одиниці.  Memobust, 2014.
  М005  Матриця суміжності (Adjacency matrix)  Матриця 0-1, що вказує, які вершини графа (або диграфа) з’єднані ребром (або стрілкою).  Hacking & Willenborg, 2012.
  М006  Межі табличних значень (Bounds)  Нижча та верхня межі комірок таблиці, визначені шляхом урахування взаємозалежностей між відповідними її комірками. Діапазон можливих значень окремих комірок таблиць частотних величин, значення яких було змінено або видалено. У випадках, коли публікуються лише крайні значення таблиць, можна передбачити межі для дотичного розподілу, який не публікується. Один із методів визначення меж таблиці відомий як алгоритм Шаттла.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  М007  Мета статистичного спостереження (Purpose of statistical observation)  Отримання статистичної інформації (даних), які є підставою для узагальнення характеристики стану та розвитку явища або процесу з визначенням відповідних закономірностей, взаємозв’язків і тенденцій.   Глосарій до плану статистичного спостереження, Держстат.
  М008  Метадані (Metadata)  Описова інформація щодо процесів статистичного виробництва та концепцій (понять), що лежать в основі формування статистичного продукту та забезпечення належного рівня його якості. Дані щодо статистичних даних, які включають у себе дані та іншу документацію, що надає формальне визначення об’єктів. Метадані мають дві основні функції. Перша полягає в однозначному та формальному визначенні змісту та зв’язків між об’єктами та процесами системи статистичної інформації. Друга функція передбачає визначення всіх відповідних технічних параметрів. Відомості, що у стандартизований спосіб описують статистичні дані і статистичні процеси шляхом наведення інформації про джерела даних, статистичну методологію, визначення, статистичну класифікацію та якість даних.  ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021. Глосарій до плану статистичного спостереження, Держстат. Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  М009  Метод "hot-deck" з ранжуванням (Constrained distance hot deck)  Метод вибору донора даних, за якого деяка міра відстані між відсотковими точками емпіричного розподілу є мінімальною  Memobust, 2014
  М010  Метод гіперкуба (Hypercube method)  Евристичний метод захисту статистичних таблиць шляхом видалення певних комірок.  Memobust, 2014
  М011  Метод Дельфі (Delphi method)  Метод отримання непрямих оцінок у разі відсутності або недоступності прямої інформації, який передбачає опитування думки групи експертів (панелі експертів) із проблематики, щодо якої у них попередньо немає одностайного бачення. Широко застосовується для прогнозування ймовірнісних розподілів даних. Мета – досягти узгодженості думки експертів. Відповіді експертів є анонімними. З цією метою опитування здійснюється у декілька раундів, і за результатом кожного раунду вимірюється рівень (коефіцієнт) конкордації думок експертів. Опитування припиняється, коли коефіцієнт конкордації досягає принаймні 50 відсотків. Після перевірки надійності коефіцієнта конкордації за допомогою χ² тесту та відповідно до результату тесту приймається рішення про припинення або продовження раундів опитування. Метод названий на честь Дельфійського Оракула.  Daas and ArendsToth, 2012.
  М012  Метод максимальної правдоподібності (Maximum likelihood)  Метод для оцінки невідомого параметра розподілу ймовірностей вибірки шляхом знаходження значень параметрів, що максимізують функцію правдоподібності. Метод ґрунтується на припущенні про те, що вся інформація про параметри вибірки міститься у функції правдоподібності.  Memobust, 2014
  М013  Метод множників Лагранжа (Lagrange multiplier technique)  У математичній оптимізації техніка множників Лагранжа забезпечує стратегію для знаходження умовного локального екстремуму функції. Дозволяє звести задачу з пошуку умовного екстремуму до задачі на знаходження безумовного екстремуму. Названий на честь французького математика Жозефа-Луї Лагранжа.  Memobust, 2014
  М014  Метод найменших квадратів (Weighted Least Square)  Один із найпопулярніших методів оцінювання, заснований на підгонці математичної моделі до даних за рахунок мінімізації суми квадратичних відхилень між спостережуваними і підібраними значеннями.  Memobust, 2014
  М015  Метод найменшої медіани квадратів (Least median of squares)  Статистичний метод, спрямований на мінімізацію медіани всіх вибіркових квадратичних залишків.  Memobust, 2014
  М016  Метод перенесення даних останнього спостереження (LOCF (Last Observation Carried Forward))  Знаходження відсутніх даних на основі останніх наявних даних.  EDIMBUS Manual.
  М017  Метрика (Metric)  Термін, який має декілька значень. У математиці й статистиці метрика d для множини X визначається як невід’ємна функція, яка вимірює відстань між двома точками у складі X. Метрика програмного забезпечення – міра, що дозволяє отримати числове значення деяких властивостей програмного забезпечення та його специфікацій.  Memobust, 2014.
  М018  Міжнародний класифікатор (International classification)  Класифікатор, прийнятий міжнародною організацією.  Порядок розроблення національних класифікаторів.
  М019  Мікродані (Microdata)  Це – набори записів, що містять інформацію про окремих осіб, домогосподарства або підприємства. Набір відомостей, що містить індивідуальні дані про респондентів.  Eurostat website/Glossary Стаття 1."Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  М020  Мікроінтеграція (Integration)  Метод, за допомогою якого зіставляються дані щодо окремих одиниць, отримані з різних джерел, з метою отримання об’єднаного файла даних з інформацією кращої якості. При цьому якість даних вимірюється з точки зору їх достовірності, надійності й узгодженості.  Memobust, 2014.
  М021  Мікроредагування (Editing)  Вичерпна перевірка для виявлення помилок шляхом перевірки даних кожного окремого спостереження.  Memobust, 2014.
  М022  Місцева одиниця (Local unit)  Географічно відокремлене підприємство або його частина (наприклад, цех, фабрика, склад, офіс, шахта або депо). У межах географічного розташування такого підприємства здійснюється один або декілька видів економічної діяльності із залученням однієї або декількох працюючих осіб (навіть у випадку неповного робочого дня).  Council Regulation (EЕС) № 696/93 (зі змінами).
  М023  Місцева одиниця гомогенного виробництва (Local unit of homogeneous production)  Місцева одиниця гомогенного виробництва (місцева ОГВ) є частиною одиниці гомогенного виробництва, яка відноситься до місцевої одиниці, тобто в межах такої одиниці здійснюється лише один вид економічної діяльності.  Council Regulation (EЕС) № 696/93 (зі змінами).
  М024  Місцева одиниця за видом економічної діяльності (Local kind-of-activity unit)  Частина ОВД, яка відповідає місцевій одиниці. Відповідно до Європейської системи рахунків (ЄСР) місцева ОВД називається закладом у СНР та в ISIC, ред. 3.  Council Regulation (EЕС) № 696/93 (зі змінами).
  М025  Моделі ARIMA (ARIMA models)  Універсальне сімейство моделей, які застосовуються для моделювання та прогнозування часових рядів. Сезонні моделі ARIMA мають спеціальну форму для ефективного моделювання багатьох видів сезонних часових рядів і широко застосовуються при сезонному коригуванні. ARIMA є абревіатурою до Авторегресивного інтегрованого ковзного середнього (від англ. Auto Regressive Integrated Moving Average).  ESS Guidelines on Seasonal Adjustment, 2024
  М026  Модель випадкового блукання (Random walk model)  Математичний формалізм, який описує траєкторію, яка утворюється з послідовності випадкових кроків. Модель випадкового блукання широко використовується в різних галузях знань – хімії, біології, соціології, економіці та статистиці. За її допомогою пояснюється поведінка стохастичних процесів на підставі зареєстрованих даних. Термін уперше був запропонований англійським математиком Карлом Пірсоном (Karl Pearson) у 1905 році.  Memobust, 2014.
  М027  Модель Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками (OQRM)  Модель Об’єктно-орієнтованого управління якістю та ризиками – OQRM (від англ. Object-oriented Quality and Risk Management ). Під час визначення області фокусування модель OQRM передбачає одночасне формулювання об’єкта управління і його атрибуту з подальшим розробленням 11 етапів управління для кожної області фокусування: визначення; відповідальність; вимоги; аналіз ризиків; вимірювання; контроль; важливість; можливості; історія; залежність та посилання. Використовується для управління якістю і ризиками в офіційній статистиці Нідерландів.  Van Nederpelt, 2012.
  М028  Модель простору станів (State space model)  Модель часових рядів, яка імовірнісно прогнозує майбутній стан системи на підставі її попередніх (початкового та проміжних) станів за допомогою процесної моделі. Модель простору станів математично описує, як спостереження стану системи генеруються за допомогою моделі спостереження.  Memobust, 2014.
  М029  Моделювання (Modeling)  Моделювання є процесом побудови й перевірки моделей, у тому числі статистичних. Статистична модель це особливий клас математичної моделі. Особливість статистичної моделі полягає в тому, що статистична модель є недетермінованою. У статистичній моделі, заданій за допомогою математичних рівнянь, деякі змінні не мають конкретних значень, натомість вони мають розподіл імовірностей, тобто є стохастичними. Метою статистичних моделей є: здійснення прогнозів; отримання інформації; опис стохастичних структур; тестування статистичних гіпотез; отримання статистичних оцінок. Статистична модель втілює набір статистичних припущень щодо формування вибіркових даних (і подібних даних із більшої сукупності). Статистична модель представляє зазвичай в ідеалізованій формі процес формування даних. Специфікацією статистичної моделі визначається математична залежність між однією або декількома випадковими величинами та іншими невипадковими величинами. Статистичні моделі є частиною теорії статистичної інтерференції  McCullagh, 2002.
  М030  Можливості (модель Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками) (Opportunities)  Крок 8 у моделі OQRM, де аналізуються можливості, якщо область фокусування відповідає вимогам і більше.  Van Nederpelt, 2012.
  М031  Молоде підприємство з високими темпами зростання (Young high-growth enterprises (gazelles))  Підприємство з високими темпами зростання, яке народжене у році t-4 або t-5.  European business statistics methodological manual for business demography statistics, 2025 edition.
  М032  Мультиплікативне зважування (Multiplicative weighting)  Форма зважування, для якої ваги отримуються шляхом множення відповідних вагових коефіцієнтів, визначених в ітераційному процесі. Мультиплікативне зважування також називається ітераційним пропорційним підбором (підгонкою). Аналіз даних статистичного спостереження може бути ускладнений невідповідністю характеристик респондентів характеристикам цільової сукупності. Такі розбіжності можуть призводити до викривлень результатів. Поширений підхід до вирішення цієї проблеми полягає у зважуванні індивідуальних відповідей опитування так, щоб граничні пропорції опитування були близькими до пропорцій цільової сукупності. Цей метод відомий також під такими назвами, як "пропорційна підгонка", "врівноваження зразків" або "оцінка коефіцієнта".  Memobust, 2014.
  М033  М’яке обмеження (Soft constraint)  Обмеження, яке не містить суворих вимог, тобто не є обов’язковим до беззаперечного виконання. Достатнім є лише приблизне його дотримання.  Memobust, 2014.

Н
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Н001  Набір даних (Data set)  Будь-який структурований масив даних, як кількісних, так і якісних. Сукупність однорідних значень (записів) даних і метаданих, що їх описують.  SDMX Glossary, 2020. Положення про набори даних, які підлягають оприлюдненню у формі відкритих даних.
  Н002  Навантаження взаємодії (Interaction burden)  Результат співвідношення між навантаженням на респондента і навантаженням плану вибірки, як, наприклад, вимога до "звітної пам’яті" та до зусиль із надання даних, ознайомленість респондента з методами та інструментами ІТ тощо.  Hedlin et al., 2005.
  Н003  Навчальний набір (Training set)  Документ, за допомогою якого перевіряються коди класифікаційних описів. Навчальний набір використовується в методах кодування, які засновані на контрольованій класифікації.  Hacking & Willenborg, 2012.
  Н004  Надмірне охоплення одиниць спостереження (Over-coverage)  Виникає через присутність у складі основи статистичного спостереження одиниць, які не належать до цільової сукупності, а також одиниць, які належать до цільової сукупності, але фігурують в основі статистичного спостереження більше одного разу  Eurostat Assessment of Quality in Statistics: Glossary, 2003. ESS Handbook on Quality Reports, 2021 edition.
  Н005  Надмірне редагування (Over-editing)  Редагування даних після певного порогу, коли кількість привнесених помилок дорівнює кількості виправлень.  UNECE Glossary of Terms on Statistical Data Editing, 2000.
  Н006  Найкраща лінійна незміщена оцінка (BLUE (Best Linear Unbiased Estimator))  Оцінка, яка мінімізує квадратичне відхилення у класі лінійних незміщених оцінок (незміщеність по відношенню до модельного розподілу).  Memobust, 2014.
  Н007  Народження (створення) підприємства роботодавця (Employer enterprise birth)  Створення підприємства принаймні з одним найманим працівником. Сукупність таких підприємств складається з усіх новостворених підприємств, на яких у звітний рік (рік створення) був принаймні один найманий працівник, а також тих підприємств, які існували до звітного року, але з кількістю найманих працівників, нижчою за порогове значення (один працівник). Йдеться про випадки, коли власник є самозайнятим.  Memobust, 2014. Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics.
  Н008  Народження підприємства (Enterprise birth)  Утворення комбінації факторів виробництва за умови, що жодне інше підприємство не брало участі в цій події. Не вважається народженням підприємства надходження до сукупності нових підприємств у результаті таких подій, як злиття, виділ, поділ або реструктуризація групи підприємств. Надходження нової одиниці до підсукупності у результаті зміни виду її діяльності також не вважається народженням підприємства.  Definition of SBS Regulation variables. Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics, 2007.
  Н009  Наскрізні виробничі процеси (End-to-end production processes)  GSBPM передбачає декілька наскрізних виробничих процесів, які застосовуються під час виконання інших виробничих процесів та підпроцесів, а саме: управління якістю; управління метаданими; управління даними; управління даними стосовно виробничого процесу; управління знаннями; управління постачальниками. Див. відповідні терміни.  Generic Statistical Business Processes Model (Version 5).
  Н010  Національна модель діяльності органів державної статистики (National model of activity of state statistical bodies)  Адаптована національна версія Типової моделі діяльності для статистичних організацій (GAMSO) (Generic Activity Model for Statistical Organizations (GAMSO) Version 1.0: 1 March 2015.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  Н011  Національний статистичний інститут (НСІ) (National Statistical Institute (NSI))  Провідна статистична служба в рамках Національної статистичної системи (НСС), уповноважена виробляти офіційну статистичну інформацію.  OECD Glossary of Statistical Terms
  Н012  Національна статистична система (НСС) (National Statistical System)  Сукупність статистичних організацій та підрозділів у межах країни, уповноважених урядом цієї країни спільно здійснювати збір, оброблення та поширення офіційної статистичної інформації.  PARIS-21.
  Н013  Негативна координація (Negative coordination)  Процес управління сукупностями спостереження з метою мінімізації часткового співпадіння між вибірками.  Memobust, 2014.
  Н014  Недостатнє охоплення (Under-coverage)  Випадок відсутності окремих одиниць цільової сукупності в основі вибірки, що унеможливлює їх спостереження. Помилкове виключення з основи вибірки одиниць, які належать до цільової сукупності, що призводить до відсутності інформації щодо цих одиниць, необхідної для спостереження.  ESS Handbook on Quality Reports, 2021 edition. OECD Glossary of Statistical Terms.
  Н015  Незаплановані попередні результати вибіркового спостереження (UPOS (Unplanned Preliminary Observed Sample))  Найперші надходження відповідей вибіркового спостереження, які використовуються для здійснення попередніх оцінок без будь-яких конкретних подальших дій.  Memobust, 2014.
  Н016  Необдумані відповіді (Top-of-the-head responses)  Ситуація, коли респондент під впливом стресу або тиску, зумовлених необхідністю надання швидкої відповіді, обирає першуліпшу категорію відповіді з усіх можливих.  Memobust, 2014.
  Н017  Необов’язковий бенчмаркінг (Nonbinding benchmarking)  Орієнтування (узгодження з контрольним показником) з принаймні одним необов’язковим обмеженням в уточненні річних даних.  Memobust, 2014.
  Н018  Необроблений опис (Raw description)  Неперевірений опис, зареєстрований інтерв’юером під час інтерв’ю або безпосередньо самим респондентом. Він може містити різні помилки, а також недостатню або зайву інформацію (стоп-слова). Через це описи спочатку піддаються декільком граматичним та смисловим обробкам. У результаті створюється чистий або вичищений рядок, який використовується для автоматичного кодування. Цей рядок не призначений для читання, а використовується для вводу даних у передбаченій програмі кодування.  Hacking, W. and L. Willenborg, 2012
  Н019  Непряма ідентифікація (Indirect identification)  Ідентифікація респондента в будьякий інший спосіб, ніж пряма ідентифікація.  Regulation (EC) № 223/2009 (зі змінами). Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику". Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  Н020  Непряма оцінка (Indirect estimator)  Оцінка, яка здійснюється з використанням значень досліджуваної змінної поза межами досліджуваної області значень або досліджуваного періоду часу. Додаткові значення вносяться в процес оцінки за допомогою обґрунтованої моделі й можуть надходити з різних джерел, наприклад, із переписів або з адміністративних реєстрів.  Memobust, 2014.
  Н021  Нерегулярна компонента (Irregular component)  Залишок у складі часового ряду, який залишається після видалення з досліджуваного часового ряду сезонних та інших систематичних календарних ефектів, а також тренду.  ESS Guidelines on Seasonal Adjustment, 2024.
  Н022  Несуцільне статистичне спостереження (Non-complete statistical observation)  Спостереження за окремими, відібраними за визначеними параметрами (критеріями), одиницями досліджуваної статистичної сукупності. Спостереження щодо окремих одиниць сукупності, яка вивчається.   Глосарій до плану статистичного спостереження, Держстат. Стаття 1."Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  Н023  Нетипові одиниці (Outliers)  Нетиповими одиницями (застосовується також термін "викиди") ряду розподілу вважаються такі, які суттєво порушують однорідність досліджуваної сукупності, або її окремих підсукупностей (наприклад, страт). Тобто це – одиниці, які набувають або виключно великих, або виключно малих значень порівнянно із значеннями основної маси одиниць сукупності (підсукупності). Для нетипових одиниць також характерним є їх віддалене від центру розподілу розташування і суттєвий розрив значень порівняно із значеннями попередніх одиниць розподілу. Нетипові одиниці загальної сукупності мають у статистиці назву "аутлаєри", а нетипові одиниці в межах окремих підсукупностей загальної сукупності мають назву "інлаєри". Інлаєри не завжди можуть бути виявлені як нетипові одиниці у загальній сукупності, у зв’язку з чим доцільним є здійснення попередньої стратифікації із подальшим виявленням інлаєрів у кожній страті.  Grun-Rehomme, Vasyechko, 2011.
  Н024  Нечітка відповідність рядків (Fuzzy string matching)  Порівняння двох текстів, для яких, як правило, результат є скалярним, що показує якою мірою тексти є схожими.  Hacking & Willenborg, 2012.
  Н025  Нижня межа (Lower bound)  Найнижче можливе значення клітинки в таблиці підрахунку частот, де значення клітинки було спотворено або пригнічено.  Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  Н026  Нові підприємства (New enterprises)  Підприємства, які були активними у звітний період, але не були активними у попередній звітному період.  Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics.
  Н027  Нормальний розподіл (Normal distribution)  Один із найбільш відомих і популярних статистичних розподілів, який також називають розподілом Гаусса. Розподіл імовірностей випадкової величини з двома відомими параметрами: математичне сподівання, яке дорівнює нулю, і дисперсія випадкової величини, яка дорівнює одиниці.  Memobust, 2014.
  Н028  Національний класифікатор (National classifier)  Класифікатор, призначений для загальнодержавного застосування, який затверджується Мінекономрозвитку та є складовою частиною національної системи класифікації.  Порядок розроблення національних класифікаторів.

О
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  О001  Об’єкт (Object)  Все, що може бути сприйнято або осмислено. Приклади: вихідні продукти, процес, вхідні ресурси, персонал, програмне забезпечення, методологія, документ. Для статистичної організації важливим є конкретний набір таких об’єктів, як споживачі, продукти, процеси, вхідні ресурси, респонденти, дані, програмне забезпечення, персонал тощо.  ISO 9000:2015 Quality management systems – Fundamentals and vocabulary.
  О002  Об’єкт статистичного спостереження (Object of statistical observation)  Сукупність одиниць спостереження, що визначають собою явище або процес (у статистиці – сукупність статистична) і підлягають статистичному спостереженню. Для успішного проведення спостереження об’єкт спостереження. має бути чітко визначеним. На основі аналізу досліджуваного явища потрібно виділити й зазначити ознаки та риси, що відрізняють його від інших, подібних до нього об’єктів, визначити межі переходу від одного явища до іншого.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  О003  Обґрунтованість методології (Sound Methodology)  Ступінь відповідності статистичної методології міжнародним стандартам, уключаючи професійні стандарти, закріплені Основними принципами офіційної статистики.  European Statistics Code of Practice, 2017
  О004  Об’єктивне навантаження (Objective burden)  Навантаження, що відноситься безпосередньо до фактичних витрат респондентів на заповнення статистичних форм; суб’єктивне навантаження відображає їх сприйняття.  Willeboordse et al., 2011.
  О005  Область статистичного дослідження (Area of statistical research)  Сегмент сукупності об’єктів, щодо якого є окремо сформульований попит на статистичну інформацію.  GSBPM (Version 5).
  О006  Область відхилених значень (Afailed query edit)  Складова правила перевірки даних – область розподілу статистичного критерію, в межах якого нульова гіпотеза відкидається. Протилежна терміну "область допустимих значень".  Norberg, 2016.
  О007  Область допустимих значень (Acceptance region)  Складова правила перевірки даних – область розподілу статистичного критерію, в межах якого приймається нульова гіпотеза. Множина допустимих розташувань точки у вибірковому просторі, які призводять до прийняття нульової гіпотези. Протилежна терміну "область відхилених значень".  Norberg, 2016.
  О008  Обмежена (або залишкова) максимальна правдоподібність (Restricted (or residual) maximum likelihood (REML))  Конкретна форма оцінки максимальної правдоподібності. Вона базується на максимізації правдоподібності перетворених даних незалежно від перешкоджаючих параметрів. У випадку оцінки компонентів дисперсії такими перешкоджаючими параметрами є коефіцієнти регресії.  Memobust, 2014.
  О009  Обмін (або перемикання) (Swapping (or switching))  Етап процесу редагування для перевірки конфіденційності даних таблиць частотностей, яким передбачається відбір окремих записів, пошук відповідностей у базі даних за набором заздалегідь визначених змінних і обмін усіх або частини інших змінних між пов’язаними записами.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  О010  Обов’язки (модель Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками) (Responsibilities)  Крок 2 у моделі Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками (OQRM), на якому визначається розподіл обов’язків в області фокусування. Контекст: має бути принаймні одна відповідальна особа для кожної області фокусування.  Van Nederpelt, 2012.
  О011  Обсяг вибірки (Sample size)  Кількість об’єктів (одиниць) у вибірковій сукупності. Це можуть бути або окремі одиниці, або їх групи (кластери, серії), відібрані з генеральної сукупності. Є одним з етапів підготовки вибіркового спостереження. Від обсягу вибірки залежить репрезентативність результатів вибіркового спостереження. Величина обсягу вибірки залежить від варіації досліджуваних ознак і припустимої похибки вибірки. Необхідний для забезпечення репрезентативності та належної якості результатів вибіркового обстеження обсяг вибірки розраховують у залежності від способу відбору та типу вибірки.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  О012  Одиниця (Unit)  Одиниці відносяться до суб’єктів, респондентів статистичного спостереження або елементів, що використовуються для цілей розрахунку або вимірювання. Статистичні дані щодо одиниць збирають, зводять у таблиці та публікують. До одиниць відносяться, серед іншого, підприємства, урядові установи, індивідуальні підприємці, неурядові установи, окремі фізичні особи та групи осіб, географічні зони, а також події. Одиниці утворюють цільові та спостережувані сукупності. Одиниця може належати до сукупності, основи вибірки та реєстру. Типом одиниці можуть виступати статистична одиниця, одиниця збору, звітна одиниця, одиниця спостереження, аналітична одиниця, адміністративна одиниця, юридична одиниця тощо.  Memobust, 2014
  О013  Одиниця виду діяльності (Kind-of-activity unit (KAU))  Одиниця виду діяльності (ОВД) об’єднує всі частини підприємства, що сприяють виконанню діяльності на рівні класу (чотири цифри) NACE Rev. 1, та відповідає одному або кільком операційним підрозділам підприємства. Інформаційна система підприємства повинна бути здатною вказувати або розраховувати для кожної ОДВ принаймні вартість виробництва, проміжного споживання, витрат на робочу силу, операційного надлишку та зайнятості, а також валового формування основного капіталу.  Council Regulation (EЕC) № 696/93 (зі змінами).
  О014  Одиниця гомогенного виробництва (Unit of homogeneous production)  Одиниця гомогенного виробництва (ОГВ) характеризується виключно одним видом діяльності, який характеризується однорідністю застосованих у процесі виробництва сировини, матеріалів, засобів виробництва, а також виробничим процесом і продукцією.  Council Regulation (EЕC) № 696/93 (зі змінами).
  О015  Одиниця збору (Reporting unit)  Одиниця, яка заповнює запитальник (форму) статистичного спостереження і надає його статистичній організації (джерело і постачальник даних).  United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Statistics Division, 2007.
  О016  Одиниця реєстру (Register unit)  Елемент реєстрової сукупності із відповідною описовою інформацією щодо її ідентифікації, доступності та інших атрибутів. Розрізняють два великі типи одиниць реєстру: типову одиницю реєстру та конкретну одиницю реєстру. Типова одиниця реєстру є набором одиниць заданого типу. Конкретна одиниця реєстру є індивідуальним елементом реєстру. У процесі статистичного обстеження, етапів обробки та поширення даних одиниці реєстру можуть виступати як джерело даних, постачальник даних, а також як різного роду статистичні одиниці, звітні одиниці, одиниці спостереження, аналітичні одиниці та одиниці поширення інформації.  Memobust, 2014.
  О017  Одиниця статистичного спостереження (Statistical unit)  Об’єкт, що піддається ідентифікації, щодо якого можна отримати дані й щодо якого дані підлягають реєстрації. Одиниця спостереження може збігатися або не збігатися зі звітною одиницею. Одиниця спостереження може бути невідомою заздалегідь (наприклад, товари). Первинний елемент об’єкта статистичного спостереження, який є носієм ознак, що підлягають реєстрації у ході статистичного спостереження.  Memobust, 2014. Глосарій до плану статистичного спостереження, Держстат.
  О018  Опитувальник (формуляр) самозаповнення (Self-Administered Questionnaire)  Опитувальник, який використовується при письмовому інтерв’юванні.  Memobust, 2014.
  О019  Опитування (Survey)  Спосіб здійснення статистичного спостереження, коли факти реєструються (фіксуються) експедиційним чи кореспондентським способом або самореєстрацією.   Глосарій до плану статистичного спостереження, Держстат.
  О020  Опитування, кероване інтерв’юером (Intervieweradministered mode)  Опитування, при здійсненні якого інтерв’юер керує процесом опитування та інструктує респондента під час відповідей на запитання обстеження.  Memobust, 2014.
  О021  Оприлюднення (розкриття публіці) (Рublish)  Будь-яка дія, що вперше робить твір чи об’єкт суміжних прав доступним для необмеженого кола осіб.  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про авторське право і суміжні права".
  О022  Оприлюднення набору даних  Завантаження набору даних розпорядником інформації та забезпечення доступу до нього держателем Єдиного державного веб-порталу відкритих даних після проходження модерації.  Положення про набори даних, які підлягають оприлюдненню у формі відкритих даних.
  О023  Органи державної статистики (State statistics bodies)  Центральний орган виконавчої влади, що реалізує державну політику у сфері статистики (далі – центральний орган виконавчої влади з питань статистики), та функціональні органи державної статистики.  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  О024  Організаційноправова форма (Legal form)  Організаційно-правова форма визначається відповідно до національного законодавства. Її визначення корисно для усунення двозначності при ідентифікації суб’єктів господарювання, а також як можливий критерій відбору або стратифікації для цілей обстеження. Вона також використовується для визначення інституційного сектору. Статистичні дані щодо організаційно-правових форм продукуються демографією підприємств. Форма юридичної або фізичної особи має вирішальне значення з фінансової точки зору, оскільки від нього залежить рівень оподаткування, який може застосовуватись до одиниці господарювання. Це означає, що така інформація є присутньою у будь-якому статистичному реєстрі, до якого надходять дані фінансової звітності. Досвід показує, що організаційно-правова форма часто використовується для внесення коригувань у процес збору інформації та у формуляри для юридичної одиниці, що управляє підприємством. Отже, код, який представляє організаційно-правову форму, має бути зареєстрований відповідно до класифікації правових форм або категорій. У більшості держав-членів ЄС існують такі організаційно-правові форми: індивідуальний підприємець, асоціація, товариство з обмеженою відповідальністю, кооператив, некомерційна організація, підприємство з іншими формами правового устрою.  Business Register Recommendations Manual (edition 2010).
  О025  Органи, які здійснюють статистичне спостереження (Рublic authorities that carry out statistical observations)  Установи, які є учасниками Національної статистичної системи і відповідно до законодавства уповноважені разом збирати, опрацьовувати, захищати від несанкційованого доступу статистичні дані, а також аналізувати, поширювати, зберігати й використовувати статистичну інформацію.   Глосарій до плану статистичного спостереження.
  О026  Основні принципи офіційної статистики (Basic principles of official statistics)  Основними принципами офіційної статистики є: 1) для організації державної статистичної діяльності: професійна незалежність – незалежне здійснення виробництва та поширення офіційної державної статистичної інформації, зокрема незалежний вибір методів, визначень, статистичної методології та джерел, які будуть використані для її вироблення, а також строків, змісту і форм її поширення, недопущення втручання державних органів, органів місцевого самоврядування та їх посадових осіб, політичних партій та громадських об’єднань, юридичних та фізичних осіб у державну статистичну діяльність; повноваження на збір даних – повноваження виробника офіційної статистики на здійснення збирання даних для виробництва офіційної державної статистичної інформації; адекватність ресурсів – відповідність ресурсів, наявних у розпорядженні виробників офіційної статистики, завданням державної статистичної діяльності; забезпечення якості – зобов’язання виробників офіційної статистики систематично здійснювати оцінку своєї діяльності з метою вдосконалення процесів виробництва та поліпшення якості офіційної державної статистичної інформації; статистична конфіденційність – заборона на використання для інших цілей, крім статистичних, даних отриманих безпосередньо від респондента або за допомогою адміністративних чи інших джерел, даних щодо респондента, а також на незаконне поширення таких даних; неупередженість і об’єктивність – об’єктивне, професійне, прозоре і неупереджене виробництво та поширення офіційної державної статистичної інформації з використанням наукових методів із застосуванням однакового підходу до всіх користувачів ; ґрунтовність методології – забезпечення високої якості офіційної державної статистичної інформації шляхом використання надійної статистичної методології, належних інструментів, процедур та спеціальних знань; 2) для здійснення державної статистичної діяльності: належність статистичних процедур – виробництво офіційної державної статистичної інформації відповідно до належних статистичних процедур, у тому числі щодо збирання даних та перевірки їх правильності; оптимальність звітного навантаження – баланс між звітним навантаженням на респондентів і потребами користувачів; ефективність витрат – співрозмірність витрат на виробництво офіційної державної статистичної інформації та важливості очікуваних результатів; 3) для забезпечення якості офіційної державної статистичної інформації: актуальність – відповідність офіційної державної статистичної інформації потребам користувачів; точність і надійність – відображення офіційною державною статистичною інформацією реальності настільки достовірно, точно та узгоджено, наскільки це можливо; своєчасність і пунктуальність – поширення офіційної державної статистичної інформації своєчасно і пунктуально; узгодженість і порівнянність – відповідність офіційної державної статистичної інформації єдиним стандартам щодо охоплення, визначень, одиниць виміру та класифікацій, співставність протягом прийнятного часу і порівнянність між регіонами і державами, а також можливість комбінування і одночасного використання пов’язаних між собою даних з різних джерел; доступність і ясність – викладення офіційної державної статистичної інформації в ясній і доступній формі та поширення її у зручний спосіб із супроводженням метаданими і поясненнями.  Стаття 4. "Основні принципи офіційної статистики" Закону України "Про офіційну статистику"
  О027  Основний вид діяльності (Single activity business)  Основний вид діяльності визначається як такий, на який припадає найбільший внесок у загальну додану вартість (або визначений інший критерій) певної одиниці.  Business Register Recommendations Manual, 2010.
  О028  Охоплення (Coverage)  Визначення цільової сукупності, яка має бути охоплена статистичним спостереженням.  Memobust, 2014.
  О029  Охоплення автоматичним кодуванням (Automatic coding rate)  Відсоток закодованих описів, який визначається як відношення кількості закодованих описів до кількості описів, які підлягають кодуванню.  D’Orazio M. and Macchia S, 2002.
  О030  Оцінка (Estimate)  Конкретне значення, отримане у процесі оцінювання за даного ряду обставин. Систематичний і об’єктивний аналіз поточного процесу виробництва статистичних даних, його дизайну, виконання та результатів. Мета оцінювання полягає в тому, щоб визначити відповідність і повноту досягнення поставленої мети, ефективність розробки, результативність, вплив і сталість процесу статистичного виробництва.  GSBPM (version 5.1).
  О031  Оцінка Горвіца-Томпсона (Horvitz–Thompson estimator)  Зважена сума з вагами, зворотніми до ймовірності відбору. Метод оцінки загальної та середньої величини псевдосукупності у стратифікованій вибірці. Зворотне зважування ймовірності застосовується для врахування різних пропорцій спостережень у стратах цільової сукупності. Застосовується в аналізі статистичного спостереження і може використовуватися у випадках відсутності даних. Названа на честь Даніеля Г. Горвіца та Донована Дж. Томпсона (Daniel G. Horvitz and Donovan J. Thompson, 1952).  Survey Sampling Reference Guidelines, 2008.
  О032  Оцінка незміщена (Non-biased estimate)   Оцінка, зміщення якої, тобто різниця між її математичним сподіванням і її дійсним значенням, дорівнює нулю.  The Oxford Dictionary of Statistical Terms, 2003.
  О033  Оцінка показника (Evaluation)  Значення показника, отримане за неповними даними щодо сукупності, яка досліджується. Може бути отримано шляхом розповсюдження даних вибіркової сукупності на генеральну, застосування моделей, визначення значень експертами тощо.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка; 2012.
  О034  Оцінка, яка залежить від розміру вибірки (Sample size dependent estimator)  Складена оцінка з суб’єктивно обраними для прямого компонента вагами, який залежить від дійсних і оціночних розмірів сукупності.  Memobust, 2014.
  О035  Оціночний ефект (Estimator effect)  Співвідношення між дисперсією оцінки і дисперсією оцінки Горвіца-Томпсона для того ж самого плану вибірки.  Memobust, 2014.
  О036  Очевидні похибки вимірювання (Gross measurement errors)  Дані спостереження, які не є дійсними значеннями.  Memobust, 2014.
  О037  Офіційна державна статистична інформація (Оfficial state statistics)  Задокументована кількісна та якісна, агрегована та репрезентативна інформація, отримана за результатами державних статистичних спостережень або сформована на основі адміністративних даних, що характеризує масові явища і процеси, які відбуваються в економічній, соціальній, демографічній, екологічній, культурній та в інших сферах життя суспільства в Україні та її регіонах.  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  О038  Офіційна статистика (Official statistics)  Централізована система збирання, збереження, оброблення, аналізу, захисту та поширення офіційної державної статистичної інформації.  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".

П
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  П001  Панель (Panel)  Незмінна сукупність одиниць статистичного спостереження, яка багаторазово, як правило протягом тривалого періоду часу, включається до періодичного (панельного) обстеження за постійною програмою та методикою  Memobust, 2014.
  П002  Панельне дослідження (Panel survey)  Обстеження, що передбачає вивчення незмінної сукупності одиниць статистичного спостереження з певним часовим інтервалом за постійною програмою та методикою. Головною метою є дослідження тенденції розвитку та динаміки процесу чи явища у часі.  Memobust, 2014.
  П003  Парадані (Paradata)  Дані, які містять інформацію про процес збору первинних даних, наприклад, тривалість обстеження, проміжний статус обстеження, навігаційні помилки у формулярі (запитальнику). Парадані можуть слугувати засобом додаткового контролю або розуміння якості первинних даних.  Memobust, 2014.
  П004  Паралельний змішаний спосіб опитування (Parallel mixed mode)  Одночасне використання двох або більше способів опитування. Це передбачає, наприклад, можливість дозволити респонденту обрати найбільш зручний для нього спосіб.  Memobust, 2014.
  П005  Параметр якості (Quality dimension)  Характеристика, яка використовується для порівняння окремих аспектів якості об’єкта або процесу у часі або у просторі, а також критерій, компонент якості, аспект якості, атрибут.  Memobust, 2014.
  П006  Первинна конфіденційність (Primary confidentiality)  Стосується даних комірок статистичної таблиці, поширення яких може потенційно сприяти розкриттю інформації. Існують дві основні причини визнання даних первинно конфіденційними: дані комірки представлені занадто малою кількістю одиниць; присутнє домінування однієї або двох одиниць у даних комірки. Критерії визначення надмалої кількості одиниць, представлених у комірці, або факту домінування у комірці певних одиниць залежать від конкретної галузі статистики.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  П007  Первинна територіальна одиниця вибірки (ПТОВ) (Primary sampling unit (PSU))  Територіальна одиниця, яка відібрана на першому ступені формування територіальної вибірки при застосуванні багатоступеневого територіального відбору.  Методологічні положення з формування вибіркових сукупностей респондентів у рамках системи проведення вибіркових обстежень населення з урахуванням вибіркового обстеження "Статистика доходів і умов життя в Європейському Союзі", Держстат.
  П008  Первинне блокування (Primary suppression)  Відмова від публікації усіх комірок, які дозволяють розкриття інформації, що означає, що їх значення не показуються в таблиці, а замінюються символом, таким як "×", для позначення виключення. Відповідно до визначення комірок, які дозволяють ідентифікацію, в частотних таблицях та в таблицях абсолютних величин усі комірки, які представлені невеликою кількістю одиниць або представляють випадки домінування, мають підлягати первинному виключенню.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  П009  Первинний захист (Primary protection)  Захист із використанням методів контролю за розкриттям інформації для всіх комірок таблиць, які містять невелику кількість одиниць або випадки домінування  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  П010  Первинні дані (Source data)  Дані, зібрані для статистичних цілей, і для яких національна статистична служба визначила концептуальні метадані й метадані про процеси. Характеристики та складові необроблених статистичних даних, які використовуються для складання статистичних агрегатів. Інформація щодо кількісної та якісної характеристики явищ і процесів, надана респондентами під час статистичних спостережень.  Daas and ArendsToth, 2012. Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  П011  Перегляд інформації (Revision)  Процедура у складі статистичного виробничого процесу у випадку з необробленими даними і даними, які потребують сезонного коригування. Необроблені дані можуть переглядатись через появу більш якісної інформації з точки зору охоплення та / або надійності. Дані, які потребують сезонного коригування, також можуть переглядатись через якіснішу оцінку моделі сезонності, доступної завдяки надходженню нової інформації. Перегляд демонструє ступінь наближеності початкової оцінки до проміжної та остаточної оцінок, тобто різницю між переглянутою і попередньою оцінками (Lt – Pt).  ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021. ESS Guidelines on revision policy for PEEIs, 2013 edition
  П012  Передбачувані значення (Predicted values)  Значення, які використовуються у функціях оцінювання, а також як прогнозні величини для результатів фактичних спостережень.  EDIMBUS Manual.
  П013  Перелік кодів організаційноправовихформ (ПК ОПФ) (CL OLF)  ПК ОПФ розроблено на основі Словника організаційно-правових форм юридичних осіб, затвердженого наказом Міністерства юстиції України від 13 серпня 2025 року № 2203/5 (далі – Словник ОПФ). Об’єктами класифікації в ПК ОПФ є визначені в Словнику ОПФ коди та назви організаційно-правових форм юридичних осіб, їх відокремлених підрозділів (філій та представництв), а також фізичних осіб-підприємців.  Перелік кодів організаційноправових форм для статистичних цілей, Держстат.
  П014  Перехресна валідація (Cross validation)  Методи, які дозволяють перевіряти надійність моделей за допомогою кількісного оцінювання їх прогностичної здатності. При цьому при підборі моделей навмисне пропускається одне або кілька значень спостережень із подальшою оцінкою прогнозу моделі для пропущених спостережень. Така кількісна оцінка може бути також здійснена шляхом усереднення величини похибки прогнозування.  Memobust, 2014.
  П015  Періодичність статистичного спостереження (Frequency of observation)  Часовий інтервал, через який регулярно здійснюються статистичні спостереження впродовж певного періоду часу.  SDMX Glossary, 2020
  П016  Письмове інтерв’ювання (Pencil and Paper Interviewing (PAPI)  Метод збору даних без залучення інтерв’юерів (на паперових носіях). Формуляр (запитальник) розсилається безпосередньо респондентам, які після заповнення повертають його до організації, уповноваженої збирати дані.  Memobust, 2014.
  П017  Під контролем (модель Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками) (In control)  Крок 6 у моделі OQRM, на якому визначається, чи виконані вимоги для області фокусування та/або чи є прийнятним рівень залишкового ризику.  Van Nederpelt, 2012.
  П018  Підприємство (Enterprise)  Найменша комбінація юридичних одиниць, тобто організаційна одиниця, яка виробляє товари або послуги і користується певним ступенем автономії в прийнятті рішень, особливо для розподілу своїх поточних ресурсів. Підприємство здійснює один або декілька видів діяльності, маючи одне або декілька географічних розташувань. Підприємство може бути єдиною юридичною одиницею. Примітка: це визначення не обмежує підприємство однією країною. Однак за домовленістю воно, як правило, використовується в європейському статистичному контексті. Отже, підприємство може використовуватися в інших контекстах у значенні групи підприємств, у США також – у значенні усіченої групи підприємств.  Council Regulation (EЕC) № 696/93 (зі змінами).
  П019  Підприємство єдиного географічного розташування (Single location business)  Підприємство, яке здійснює економічну діяльність в одному географічно визначеному місці.  Memobust, 2014.
  П020  Підприємство з високими темпами зростання (High-growth enterprise)  Підприємство, яке має середньорічне зростання у понад 10 % на рік упродовж трирічного періоду. Зростання може вимірюватись кількістю працівників або обсягом обороту. Термін застосовується у короткотерміновій та річній статистиці підприємств.  European business statistics methodological manual for business demography statistics, 2025 edition.
  П021  Підприємство множинного географічного розташування (Multiple location business)  Підприємство, яке здійснює свою діяльність у декількох географічно делокалізованих місцях.  Memobust, 2014.
  П022  Підприємство, яке вижило (стійке нове підприємство) (Surviving enterprise)  Виживання підприємства відбувається, якщо воно активне в рік народження (t-1–t-5) та в наступний(і) рік (роки). Можна виділити два типи виживання: підприємство, створене в році t-1, вважається таким, що вижило в році t, якщо воно активне в будь-якій частині року t (виживання без змін); підприємство також вважається таким, що вижило, якщо пов’язана(і) юридична(і) одиниця(і) припинила (припиняють) свою діяльність, але їхню діяльність перейняла нова юридична одиниця, створена спеціально для перейняття факторів виробництва цього підприємства (виживання шляхом поглинання). Те саме стосується показників підприємств-роботодавців: "виживання підприємств, що мають щонайменше одного працівника", вимірює кількість новостворених підприємств-роботодавців у періодах t-1, t-2, t-3, t-4 та t-5, які досі наймають щонайменше одного працівника в періоді t.  European business statistics methodological manual for business demography statistics, 2025 edition.
  П023  Процеси Національної моделі діяльності органів державної статистики (Processes of the national model of activities of state statistics bodies  Другий рівень Стратегії і лідерство, управління можливостями та корпоративна підтримка, що є підвидами діяльності органів державної статистики. Третій рівень – текстовий опис другого рівня. Область виробничої діяльності відповідає GSBPM v5.0, де вона є детально описаною. Всеосяжні процеси GSBPM (управління якістю та метаданими) мають наскрізний характер і впливають на GAMSO на різних рівнях.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П024  Процес 1.1. "Визначення місії (мети діяльності) та стратегічних цілей" (Process 1.1. "Define Vision")  У межах цього процесу визначається місія Державної служби статистики України (далі – Держстат), бачення нею своєї ролі, встановлюються ціннісні пріоритети, які у подальшому знаходять своє відображення у стратегічних документах. Процес спрямований на вивчення середовища, у якому органи державної статистики (далі – ОДС) здійснюють свою діяльність, а також визначення актуальних проблем для розуміння того, яку інформацію можуть виробляти ОДС, а також розробляти стандарти та інфраструктуру з метою якісної реалізації планів діяльності й програм розвитку. Цей напрям також включає інформування внутрішнього та зовнішнього середовища про місію, цінності й очікувані результати з метою зміцнення довіри суспільства та інших заінтересованих сторін до ОДС, зокрема, та до офіційної статистики в цілому.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П025  Процес 1.2. "Управління та керівництво" (Process 1.2. "Govern and Lead")  У цьому процесі розробляються заходи з метою досягнення стратегічних цілей, визначених у попередньому процесі 1.1 "Визначення місії (мети діяльності) та стратегічних цілей". Це стосується визначення можливостей та пріоритетів у рамках статистичної діяльності, розподілу фінансових, кадрових та інших ресурсів на реалізацію прийнятих планів діяльності та програм розвитку. Визначаються конкретні напрями впровадження змін і можливість їх ресурсного забезпечення, а також потреба в заходах із розширення можливостей та їх пріоритетність.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П026  Процес 1.3. "Управління стратегічним співробітництвом" (Process 1.3. "Manage Strategic Collaboration and Cooperation")  Процес охоплює співробітництво ОДС з іншими виробниками офіційної статистики, координацію дій у рамках національної статистичної системи, обмін знаннями між виробниками статистичної інформації, міжнародними організаціями, розпорядниками адміністративних даних, заходи, що здійснюють ОДС із метою виявлення нових можливостей обміну даними або їх інтеграцією, вдосконалення статистичної інфраструктури, використання статистичних стандартів. Заходи, які проводяться за цим процесом, сприяють формуванню та розширенню спільних статистичних можливостей, які використовують члени національної статистичної системи, що сприяє покращенню розуміння та використання статистичної інформації.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П027  Процес 2.1. "Визначення проєктів/заходів розвитку статистичної діяльності" (Process 2.1. "Plan Capability Improvements")  У цьому процесі здійснюється вибір найбільш ефективного шляху для впровадження змін з удосконалення та розвитку нових напрямів діяльності, визначених на рівні 1. "Стратегічне керівництво". За цим процесом проводиться детальний аналіз запропонованих пріоритетних змін, вивчаються вимоги, які висувають інші суб’єкти діяльності, визначається найбільш оптимальне рішення проблемних питань, аналізуються ризики, які можуть завадити успішній реалізації проєктів/заходів. Процес охоплює підготовку та аналіз інформації для подальшого розроблення проєктів/заходів, вивчення можливості проведення робіт з удосконалення діяльності ОДС відповідно до наявних ресурсів. Також за цим процесом вивчається можливість запровадження заходів зі здійснення моніторингу виконання проєктів/заходів із метою інформування усіх заінтересованих сторін про запланований перебіг виконання робіт.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П028  Процес 2.2. "Планування та організація заходів з розвитку статистичної діяльності" (Process 2.2. "Develop Capability Improvements")  За цим процесом здійснюється розробка плану дій із реалізації проєкту/заходу з розвитку статистичної діяльності. Для якісної розробки документації проводяться дослідження, визначаються заходи для забезпечення координації діяльності учасників, проводяться консультації з вивчення вимог, здійснюється доопрацювання різних аспектів, спрямованих на усунення ризиків. У разі потреби проводяться пілотні дослідження з метою виявлення факторів, які можуть мати негативний вплив із часу запровадження проєкту/заходу з розвитку статистичної діяльності до його завершення та отримання результатів. До цього процесу належить діяльність, яка стосується багатьох процесів статистичної діяльності, та така, що здійснюється за участі сторонніх організацій. Якщо заходи з розвитку статистичної діяльності стосуються тільки одного із процесів статистичного виробництва, діяльність з удосконалення відображається за цим процесом. Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П029  Процес 2.3. "Моніторинг заходів з розвитку статистичної діяльності" (Process 2.3. "Monitor Capability Improvements")  За цим процесом здійснюється моніторинг виконання планів з реалізації проєктів/заходів, розроблення яких було здійснено у процесі 2.2 "Планування та організація заходів з розвитку статистичної діяльності". Моніторинг здійснюється для виявлення тенденцій та забезпечення можливості своєчасного реагування на виявлені недоліки, а також визначення відповідності отриманих результатів з очікуваними.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П030  Процес 2.4. "Сприяння реалізації заходів з розвитку статистичної діяльності" (Process 2.4. "Transfer Support of Capability Improvements")  Діяльність за цим процесом уключає підтримку впровадження отриманих результатів реалізації проєктів/заходів з розвитку та досягнення гарантії належного їх використання ОДС. Коли заходи з розвитку будуть повністю інтегровані у статистичне виробництво, подальша підтримка такої діяльності відображається у відповідному процесі 3 рівня "Корпоративна підтримка"  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П031  Процес 3.1. "Управління ефективністю виробництва і питаннями пов’язаними із дотриманням норм чинного законодавства" (Process 3.1. "Manage Business Performance and Legislation")  У межах цього процесу здійснюється управління способами виробництва Держстату для досягнення запланованих результатів, а саме: підготовка на основі плану ДСС, технологічної програми ДСС, її актуалізація та моніторинг; аналіз діяльності щодо виявлення ризиків та розроблення заходів з їх усунення та зменшення впливу на діяльність; здійснення заходів щодо адаптації законодавства України у сфері статистики до законодавства Європейського Союзу.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П032  Процес 3.2. "Управління статистичною методологією" (Process 3.2. "Manage Statistical Methodology")  У межах цього процесу здійснюється управління статистичною методологією для розроблення, удосконалення та впровадження загальних методологічних підходів проведення ДСС із використанням стандартних методів визначення статистичних сукупностей, систематизації, оброблення, аналізу статистичних даних, уключаючи застосування вибіркового методу, здійснення сезонних коригувань, ретроспективних розрахунків, створення, ведення та використання статистичної метаінформації та підготовки стандартних звітів з якості ДСС з урахуванням європейського стандарту ‒ Єдиної інтегрованої структури статистичних метаданих (SIMS), створення методологічних основ забезпечення статистичної конфіденційності для уникнення розкриття конфіденційних даних.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П033  Процес 3.3. "Управління якістю" (Process 3.3. "Manage Quality")  Цей процес охоплює якість організації статистичної діяльності установи як у цілому, так і окремих її процесів, розроблення та удосконалення системи моніторингу якості процесів статистичної діяльності, документації відповідно до вимог національного стандарту ДСТУ ISO 9001:2015 "Системи управління якістю. Вимоги". Виконання робіт за цим процесом стосується організаційних аспектів діяльності Держстату, визначення політики з якості та керівних принципів, а також щодо забезпечення якості діяльності.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П034  Процес 3.4. "Управління інформацією" (Process 3.4. "Manage Information and Knowledge")  Цей процес охоплює питання, пов’язані з володінням і зберіганням записів, документів, інформації та інших інтелектуальних активів ОДС, а також з управлінням збирання, упорядкуванням, зберіганням, підтримкою, пошуком, поширенням, архівуванням та знищенням інформації. Процес охоплює діяльність із розроблення керівних принципів та стандартів щодо володіння, використання та захисту інформації.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П035  Процес 3.5. "Взаємодія з користувачами" (Process 3.5. "Manage Consumers")  Цей процес охоплює діяльність з управління зв’язками та обміну інформацією з урядовими та міжнародними організаціями, громадськістю та іншими заінтересованими сторонами, у тому числі через засоби масової інформації. У межах процесу розглядаються загальні види діяльності, пов’язані із задоволенням потреб користувачів і роботою із запитами та різноманітними відгуками користувачів. Крім того, процес уключає заходи з навчання та інформування користувачів для забезпечення правильного розуміння ними статистичної інформації, розвитку й підвищення рівня статистичної грамотності в суспільстві.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П036  Процес 3.6 "Взаємодія з постачальниками даних" (Process 3.6 "Manage Data Suppliers")  У межах цього процесу розглядаються взаємовідносини із респондентами ДСС, розпорядниками адміністративних даних та іншими установами, організаціями, які надають дані для здійснення статистичної діяльності. Процес охоплює діяльність щодо погодження методології та звітної документації, що пов’язана із збиранням та використанням адміністративних даних, моніторингу джерел адміністративних даних, підготовки та укладання угод про взаємообмін інформаційними ресурсами, визначення звітного навантаження на респондентів, налагодження зв’язків та комунікації із постачальниками даних.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П037  Процес 3.7 "Управління фінансами" (Process 3.7 "Manage Finances")  Цей процес охоплює постійне використання фінансової та бухгалтерської інформації для вимірювання, управління і прогнозування ефективності та результативності діяльності Держстату, уключаючи закупівлі та контракти (угоди), враховуючи цілі та задачі органів державної статистики.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П038  Процес 3.8 "Управління людськими ресурсами" (Process 3.8 "Manage Human Resources")  Цей процес охоплює питання результативності роботи працівників ОДС, підбір персоналу, підготовку, спеціалізацію та підвищення кваліфікації працівників, визначення майбутніх потреб та планування наступності.  Опис національної моделі діяльності органів державної cтатистики, Держстат.
  П039  Процес 3.9 "Управління інформаційними технологіями" (Process 3.9 "Manage Information Technology (IT)")  У межах цього процесу здійснюється координація і управління інформаційнотехнологічними ресурсами, забезпечення функціонування та розвитку ІССВ ОДС, управління безпекою даних та технологічними змінами.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П040  Процес 3.10 "Утримання майна" (Process 3.10 "Manage Buildings and Physical Space")  Процес охоплює діяльність з утримання в належному стані будівель та приміщень, що належать організації, їх належне облаштування та обслуговування, а також розподіл приміщень відповідно до потреб діяльності та санітарних норм.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П041  Процес 4.1. "Визначення потреб" (Process 4.1. "Specify needs")  У межах цього процесу ОДС визначають, чи є в цей час незадоволені потреби користувачів (зовнішні та/або внутрішні) у конкретній статистичній інформації та чи мають можливість ОДС задовольнити їх.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П042  Процес 4.2. "Проєктування" (Process 4.2. "Design")  За цим процесом здійснюється діяльність із проєктування ДСС, а також будь-які пов’язані з цим практичні дослідні роботи, необхідні для визначення статистичної інформації, яка буде отримана за результатами проведення ДСС, та усі елементи проєктування, необхідні для її уточнення, а також поняття, методологія, механізми, збір та робочі процеси. У цьому процесі чітко визначаються всі відповідні метадані, готові для використання під час проведення ДСС, а також процедури забезпечення якості. Водночас широко використовуються міжнародні й національні стандарти для скорочення тривалості та вартості процесу проєктування і забезпечення зіставності отриманої статистичної інформації. Для статистичної інформації, що виробляється на постійній основі, цей процес звичайно відбувається кожного разу, коли ідентифікуються заходи з удосконалення, виявлені у процесі "Оцінка".  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П043  Процес 4.3. "Створення" (Process 4.3. "Build")  У межах цього процесу здійснюється формування та випробовування систем виробництва та технології до моменту, доки вони не будуть готовими для безпосереднього використання у виробництві статистичних даних. Результатами процесу "Створення" є визначені рішення, відібрані механізми, технології та інформація, які компонуються на цьому процесі, для створення робочого середовища виробництва даних, формування яких здійснюється на постійній основі.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П044  Процес 4.4. "Збирання" (Process 4.4. "Collect")  У межах цього процесу здійснюється збирання всіх необхідних даних за допомогою різних методів збору (у тому числі витяги з адміністративних і статистичних реєстрів та баз даних) і завантаження їх у відповідне інформаційне середовище.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П045  Процес 4.5 "Обробка даних" (Process 4.5 "Process")  У межах цього процесу здійснюється очищення даних та їх підготовка до аналізу. Цей процес складається із напрямів діяльності, під час яких перевіряються, очищуються та трансформуються зібрані дані та які можуть повторюватися кілька разів. Щодо вихідної статистичної інформації, яка виробляється на регулярній основі, цей процес відбувається при кожному повторі виробництва. Напрями діяльності цього процесу можуть застосовуватися для даних як зі статистичних, так і з інших джерел. Процеси "Обробка даних" та "Аналіз" можуть бути як ітеративними, так і паралельними. "Аналіз" може розкрити більш широке розуміння даних і може виявитися необхідність у додатковій обробці. Діяльність у рамках процесів "Обробка даних" та "Аналіз" може розпочинатися ще до завершення процесу "Збирання". Це дозволяє проводити розрахунок попередніх результатів, коли своєчасність є критичною для користувачів статистичної інформації, а також збільшує час для аналізу. Ключова відмінність між цими процесами полягає в тому, що "Обробка даних" має справу з перетворенням мікроданих, у той час як "Аналіз" передбачає обробку зведених даних.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П046  Процес 4.6 "Аналіз" (Process 4.6 "Analys")  У межах цього процесу здійснюється безпосереднє формування вихідної статистичної інформації, її детальна перевірка та підготовка до поширення. Цей етап уключає підготовку вмісту вихідних статистичних продуктів, у тому числі коментарів, технічних приміток тощо, а також забезпечення того, щоб продукти відповідали очікуванням користувачів перед початком їхнього поширення. Процес уключає заходи, які дозволяють аналітикам у галузі статистики скласти уяву стосовно якості виробленої статистичної інформації. Щодо статистичної інформації, яка виробляється на регулярній основі, цей процес відбувається при кожному повторі. "Аналіз" та його напрями діяльності є типовими для всієї вихідної статистичної інформації незалежно від джерел її отримання.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П047  Процес 4.7. "Поширення" (Process 4.7. "Disseminate")  У межах цього процесу здійснюється надання статистичних продуктів користувачам. Для статистичної інформації, яка виробляється регулярно, за результатами ДСС, цей процес відбувається при кожному повторі її виробництва.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П048  Процес 4.8. "Оцінка" (Process 4.8. "Evaluate")  У межах цього процесу здійснюється оцінка результатів виконання процесів та підпроцесів статистичного виробництва, яка базується на вхідних даних кількісного та якісного характеру з метою виявлення пріоритетності потенційних удосконалень, зібраних із різних процесів.  Опис національної моделі діяльності органів державної статистики, Держстат.
  П049  Підсукупність (Subpopulation)  Підгрупа у складі сукупності. Статистична практика формування підсукупностей зумовлена потребою у застосуванні до кожної з них відмінних методів обробки в ході статистичного виробничого процесу. Підсукупності, як правило, виділяються для розуміння притаманних їм відмінних характеристик.  Memobust, 2014.
  П050  Пілотне обстеження (Pilot survey)  Обстеження, як правило невеликого масштабу, здійснюється до проведення основного обстеження, головним чином для отримання інформації, необхідної для покращення результативності основного обстеження. Наприклад, пілотне обстеження може використовуватись для тестування формуляра, для визначення часу, який витрачається на польову процедуру, або для визначення найбільш ефективного розміру одиниці вибірки.  Dictionary of Statistical Terms, 5th edition, prepared for the International Statistical Institute by F.H.C. Marriott.
  П051  План державних статистичних спостережень (State statistical observation plan)  Правовий акт, що містить перелік та строки проведення статистичних спостережень, які проводяться органами державної статистики та іншими виробниками офіційної статистики з метою виробництва та поширення офіційної державної статистичної інформації  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  П052  Плановий період інтерв’ювання (Planning period)  Період, на який заплановано діяльність інтерв’юерів CATI. Це може бути період тривалістю 4 тижні, починаючи з поточної дати, або календарний місяць, у залежності від застосованого варіанта розподілу.  Memobust, 2014.
  П053  Повідомлення про помилку (Error message)  Для електронного опитувальника: вікно, що містить текст з описом того, який тип невідповідності виник, і перелік змінних, яких він стосується.  Memobust, 2014.
  П054  Повторюване спостереження (Repeated survey)  Спостереження, що здійснюється більш, ніж один раз, часто на регулярній (періодичній) основі й зазвичай із частковою ротацією одиниць вибіркової сукупності з урахуванням водночас вимог до точності й до звітного навантаження.  Memobust, 2014.
  П055  Поглинання підприємств(а) (Takeover)  У демографії підприємств така подія може розглядатися як протилежна події виділу. Підприємство, яке здійснює поглинання, виживає. Підприємство, яке поглинається, закривається, іншими словами, воно не виживає, але закриття не вважається смертю.  European business statistics methodological manual for business demography statistics, 2025
  П056  Подальші дії з редагування даних (Creative editing)  Робота, яка виконується редактором під час ручного редагування даних з метою усунення недоліків попереднього редагування.  Memobust, 2014.
  П057  Подальші дії у випадку невстановлення контакту з респондентом або несвоєчасного отримання відповіді від респондента (Follow-up)  Подальша спроба отримати дані від юридичної або фізичної особи в процесі обстеження або польового експерименту через те, що перша спроба була невдалою, або у випадку, коли дані надходять із запізненням.  Memobust, 2014.
  П058  Поділ підприємства (Break-up)  У демографії підприємств така подія може розглядатися як протилежність злиттю. Поділ виробничих факторів підприємства на два або більше нових підприємств. Початкове підприємство закривається, але його закриття не вважається смертю; аналогічно, нові підприємства не вважаються народженнями.  European business statistics methodological manual for business demography statistics, 2025.
  П059  Поєднані таблиці (Linked tables)  Набір таблиць зі спільними комірками.  Memobust, 2014.
  П060  Позитивна координація (Positive coordination)  Процес управління сукупностями з метою максимізації полів перетину між вибірками.  Memobust, 2014.
  П060  Позитивне прогнозне значення (Positive predictive value)  Кількість правильно пов’язаних пар записів, поділена на загальну кількість пар пов’язаних записів.  Memobust, 2014.
  П061  Показник (Indicator)  Елемент даних, який представляє статистичні дані для конкретного моменту або періоду часу, географічного охоплення та інших характеристик і коригується принаймні для одного з численних можливих вимірів (як правило, розміру) для забезпечення можливості здійснення порівнянь.  Memobust, 2014.
  П062  Показник логу (Logging indicator)  Змінна, яка підлягає реєстрації у логах.  Memobust, 2014.
  П063  Показник подібності одиниць (Similarity measure)  Міра для позначення подібності одиниць спостереження. Використовується в багатовимірному статистичному аналізі.  Memobust, 2014.
  П064  Показник розбіжності одиниць (Dissimilarity measure)  Міра для позначення відмінності одиниць спостереження. Використовується в багатовимірному статистичному аналізі.  Memobust, 2014.
  П065  Показник якості (Quality indicator)  Змінна величина, що характеризує рівень якості даних або процесу відповідно до встановлених параметрів.  Memobust, 2014.
  П066  Помилка інтерв’юера (Interviewer error)  Результат впливу на відповіді респондентів, що виникає через різні способи, якими інтерв’юери здійснюють одне й те саме опитування.  Memobust, 2014.
  П067  Помилка кодування (Coding error)  Присвоєння неправильного коду елементу даних.  Memobust, 2014.
  П068  Помилка припущення моделі (Model assumption error)  Помилка, що виникає через використання таких методів, в основі яких лежить певна модель, як калібрування, узагальнена оцінка регресії, розрахунок на основі повного або постійного охоплення, тестування, сезонне коригування, тощо, та які не включені в попередні компоненти точності, з метою обчислення статистики або індексів.  Memobust, 2014.
  П069  Помилкова класифікація (Misclassification)  Помилкова класифікація з віднесенням суб’єкта до категорії, до якої він не належить.  Memobust, 2014.
  П070  Помилкове зіставлення (False matches)  Записи, які визнані узгодженими, хоча в дійсності вони не представляють однакової сутності.  Memobust, 2014.
  П071  Помилкові неузгодження (False nonmatches)  Невизнання узгодження між дійсно пов’язаними записами через помилкове класифікування і поєднання інших, не зв’язаних між собою, записів.  Memobust, 2014.
  П072  Попередні оцінки (Preliminary estimates)  Оцінки, що базуються на попередніх результатах вибіркового спостереження.  Memobust, 2014.
  П073  Попередні вибіркові результати (Preliminary sample)  Найперші (часткові) дані вибіркового спостереження, що складаються з даних респондентів, які відповіли раніше за інших.  Memobust, 2014.
  П074  Порівнянність (Comparability)  У найширшому сенсі: здатність статистичних даних до надійного зіставлення. Більш конкретно: ступінь, у який можуть порівнюватись однакові набори даних, але за різні звітні періоди або для різних підсукупностей (за регіонами або за видами діяльності). З технологічної точки зору: вимірювання впливу відмінностей у застосованих статистичних концепціях, інструментах та процедурах на результати порівняння статистичних даних. Ступінь, до якої відмінності між статистичними даними можна віднести до відмінностей між істинними значеннями статистичних характеристик.  ESS Handbook for Quality and Metadata Reports, 2021. SDMX Glossary, 2020.
  П075  Порядок оцінювання (Estimator)  Правило або метод отримання оцінки параметра сукупності.  Memobust, 2014.
  П076  Посилання (модель Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками) (References)  Крок 11 у моделі Об’єктноорієнтованого управління якістю та ризиками (OQRM), на якому збирається інформація стосовно області фокусування.  Van Nederpelt, 2012.
  П077  Послідовність плану (дизайну) вибірки (Design-consistency)  Наближеність за ймовірністю при збільшенні розміру вибірки. Властивість, яка позначає здатність оцінки краще узгоджуватись із значенням цільового параметру у випадку збільшення обсягу вибірки (n), і відтворювати цільовий параметр, коли обсяг вибірки збігається з розміром сукупності (N)  Memobust, 2014. Survey Sampling Reference Guidelines, 2008 edition. Introduction to sample design and estimation techniques.
  П078  Постійне випадкове число (Permanent Random Number)  Унікальне випадкове число, яке постійно асоціюється з певною одиницею реєстру.  Memobust, 2014.
  П079  Поточний прогноз, що базується на фактах (Nowcast)  Оцінка, яка робиться для поточного періоду, або найчастіше для недавнього минулого, тобто для періоду, у який безпосередньо не було проведено статистичне спостереження.   Daas and ArendsToth, 2012.
  П080  Поточні обмеження (Temporal constraint)  Обмеження в межах одного періоду часу між різними часовими рядами.  Memobust, 2014.
  П081  Потреби користувачів статистичної інформації (User needs)  Вимоги до даних і метаданих з боку окремих осіб або організацій для задоволення конкретного типу їх використання. Потреби користувачів можуть бути визначені в контексті параметрів якості, прийнятих міжнародними організаціями або національними агенціями.  OECD Glossary of Statistical Terms.
  П082  Похибка вибірки (Sampling error)  Можлива похибка, зумовлена спостереженням виключно вибіркових значень і, як результат, виникненням розбіжності між фактичним значенням сукупності та вибірковою оцінкою. Складова розбіжності між істинним значенням сукупності та її оцінкою, отриманою на основі випадкової вибірки, зумовлена застосуванням саме вибіркового характеру спостереження, на відміну від інших похибок, а саме похибок, що виникають через недосконалість відбору, зміщення у відповіді або оцінці, похибок спостереження і реєстрації відповіді тощо.  Memobust, 2014. OECD Glossary of Statistical Terms. The Oxford Dictionary of Statistical Terms, 2003.
  П083  Похибка вимірювання (Measurement error)  Різниця між спостережуваним значенням змінної та дійсним, але не спостережуваним значенням цієї змінної. Виникає під час зчитування, обчислення або реєстрації числового значення. Такі похибки можуть пояснюватись помилковими діями респондента, інтерв’юера, а також недосконалістю формуляра, методів збору даних або бухгалтерського обліку респондента. Похибки вимірювання можуть бути як випадковими, так і систематичними, тобто призводити до систематичного зміщення даних.  OECD Glossary of Statistical Terms. Measuring and Reporting Sources of Error in Surveys, FCSM, 2001. Statistics Canada, 2003.
  П084  Похибка невибіркова (Non-sampling error)  Розбіжність в оцінках вибірки не зумовлена коливаннями вибірки.  OECD Glossary of Statistical Terms
  П085  Похибка обробки (Processing error)  Похибка в остаточних результатах статистичного спостереження, викликана не точним здійсненням коректно запланованих дій, наприклад, під час реєстрації, кодування, уведення даних і табулювання даних.  NQAF, 2012. OECD Glossary of Statistical Terms.
  П086  Похибка одиниці вимірювання (Unity measure error)  Похибка, що виникає, коли респонденти повідомляють значення, які постійно занадто високі або занадто низькі (за постійного фактору). Виникає, коли респонденти систематично використовують неправильні одиниці вимірювання.  Memobust, 2014. EDIMBUS Manual.
  П087  Похибка основи статистичного спостереження (Frame error)  Похибка, викликана недосконалістю основи статистичного спостереження (реєстру підприємств, реєстру населення, відбору територій тощо), з якої відбираються одиниці для включення до обстеження або перепису  NQAF, 2012.
  П088  Похибка охоплення (Coverage error)  Похибка, зумовлена неспроможністю забезпечити адекватне охоплення усіх компонентів цільової сукупності, що призводить до розбіжностей між цільовою сукупністю й основою статистичного спостереження.  OECD Glossary of Statistical Terms.
  П089  Похибка, спричинена відсутніми відповідями (Non-response error)  Похибка, зумовлена неможливістю отримання відповіді на частину або на всі запитання статистичного спостереження, та яку не можна віднести до коливань вибірки.  OECD Glossary of Statistical Terms.
  П090  Поширення (Dissemination)  Надання користувачам результатів статистичних спостережень у вигляді статистичних продуктів (інформації) – стандартних і за запитом, доступу до баз даних, мікрофайлів тощо.  OECD Glossary of Statistical Terms. NQAF, 2012.
  П091  Поширення офіційної державної статистичної інформації (Dissemination of official state statistics)  Сукупність дій, спрямованих на забезпечення доступності для користувачів офіційної державної статистичної інформації та метаданих.  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  П092  Правило p-відсотка (Р-percent rule)  Один із методів виявлення чутливих до розкриття комірок статистичної таблиці, які виникають, коли інформаційному зловмиснику можуть стати відомими значення індивідуального внеску одиниць у певну комірку. Використовуючи їх разом з оприлюдненим загальним значенням, зацікавлена особа може оцінити значення інших внесків із певним ступенем точності. Як правило, цим користуються одиниці з найбільшим або другим за величиною внеском. Відповідно до правила р-відсотків, якщо другий за величиною внеску респондент може знайти найбільший внесок у комірку таблиці, віднімаючи своє власне значення від загального значення комірки, а отримане значення менше (100 + р) відсотків від найбільшого внеску, то клітина вважається чутливою до розкриття. Правило (p,q), де q дорівнює 100%, що означає, що на основі загальних знань будь-який респондент може оцінити внесок іншого респондента з точністю до 100% (тобто він знає, що це значення буде невід’ємним і меншим за певну величину, яка може бути вдвічі більшою за фактичну величину).  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009. Sukasih, Jang, Czajka, 2012. Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  П093  Правило двозначності: правило (p, q) (Р,q rule)  Правило, відповідно до якого допускається, що до опублікування табличних даних внесок однієї одиниці сукупності у комірку загального значення можна оцінити у межах q відсотка (апріорна відносна похибка в оцінці індивідуального внеску). Якщо після опублікування таблиці значення можна оцінити в межах p відсотків (апостеріорна відносна похибка в оцінці індивідуального внеску) комірка визнається такою, що задовольняє вимогам конфіденційності. Параметри p і q встановлюються статистичною службою. У деяких національних статистичних службах встановлені значення p і q є конфіденційними і не розголошуються. Припускається, що на основі публічно доступної інформації внесок однієї особи в загальну суму комірки можна оцінити з точністю до q відсотків (q = похибка до публікації); після публікації статистики це значення можна оцінити з точністю до p відсотків (p = похибка після публікації). У правилі (p, q) співвідношення p/q представляє інформаційний виграш від публікації. Якщо інформаційний виграш є неприйнятним, комірка оголошується конфіденційною. Значення параметрів p і q визначаються статистичним офісом і показує прийнятний рівень інформаційного приросту.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009. Sukasih, Jang, Czajka, 2012. Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  П094  Правило жорсткого редагування (Hard edit rule)  Правило редагування, яке виявляє помилки в записах даних із визначеністю (напевне).  EDIMBUS Manual.
  П095  Правило концентрації (Concentration rule)  Правило, що дозволяє оцінити, чи перебуває комірка статистичної таблиці в зоні ризику (ризикова комірка), і яке базується на порівнянні розміру внесків окремих статистичних одиниць до певної комірки таблиці (відносний внесок). Приклади: правило домінування і правило p-відсотка. Правило домінування: синонім правила (n,k).  Hundepool et al., 2012. Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  П096  Правило коригування (Correction rule)  Правило "якщо-тоді", яке використовується для детермінованої обробки певної помилки.  UNECE Glossary of Terms on Statistical Data Editing, 2000.
  П097  Правило м’якого редагування (Soft edit rule)  Правило редагування, яке у випадку порушення вказує на помилку в даних з імовірністю менше за 1.  EDIMBUS Manual.
  П098  Правило порогу (Threshold rule)  Правило, за допомогою якого комірка в таблиці частотності визначається як чутлива, якщо кількість респондентів у ній є меншою за певну встановлену кількість. Деякі статистичні служби застосовують порогове значення на рівні щонайменше п’яти респондентів у комірці, тоді як інші – на рівні щонайменше трьох респондентів. У випадку, коли не застосовуються порогові значення, для збереження конфіденційності можливо змінювати структуру таблиці й комбінувати категорії або використовувати виключення комірок, округлення або редагування, або надавати інший додатковий захист для виконання правила.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  П099  Приєднання (Joining)  Форма зіставлення, яка використовується для роботи з базами даних, у якій зіставлення засноване на ідентичності відповідних ключів  Memobust, 2014.
  П100  Приміщення для роботи з чутливими даними (On-site facility)  Спеціальний об’єкт (приміщення), у якому стороннім дослідникам надається можливість доступу до конфіденційних даних у рамках юридичних договорів, що передбачають збереження конфіденційності та встановлюють суворий контроль щодо можливих способів використання даних. Приміщення для роботи з чутливими даними можна розглядати як "безпечне середовище" для аналізу конфіденційних даних. Сам об’єкт складається з безпечного герметичного робочого середовища й середовища зберігання даних, обладнаних фізичними та інформаційними засобами безпеки. Об’єкт передбачає наявність адміністративних та допоміжних засобів для зовнішніх користувачів і забезпечує дотримання узгоджених умов доступу до конфіденційних даних.  Memobust, 2014.
  П101 Принцип запобігання рухливості даних (Movement preservation principle)  Вимога, у відповідності з якою всі зміни в даних за періоди протягом року зберігаються максимально можливо на рівні їх початкових значень.  Memobust, 2014.
  П102  Принципи управління якістю (Quality management principles)  Базові принципи, на основі яких будується система управління якістю. У контексті Європейської статистичної системи розрізняють загальні принципи управління якістю, які походять із загальної системи управління якістю та пов’язуються зі статистичною організацією (статистичною адміністрацією) в цілому, а також статистичні принципи управління якістю, сформульовані в Кодексі практики європейської статистики, та пов’язані з ключовими аспектами статистичного середовища, статистичного виробничого процесу та статистичної продукції.  ISO 9000:2015 Quality management systems – Fundamentals and vocabulary. European Statistics Code of Practice (ES CoP), 16th November 2017. ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021 edition.
  П103  Припинення діяльності підприємства (Cessation enterprise)  Подія, яка може мати місце в результаті таких подій, як дійсна смерть одиниці, або через інше припинення шляхом злиття, поглинання, поділу або порушення принципу безперервності.  Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics, 2007.
  П104  Проблема "сходинки" (Step problem)  Великий розрив у даних між останнім внутрішньорічним періодом одного року і першим внутрішньорічним періодом наступного року. Наприклад, великий розрив між даними грудня та січня.  Memobust, 2014.
  П105  Пробні (тестові) запитання (Probing)  Додаткові запитання, які інтерв’юери можуть поставити додатково до тих, які безпосередньо зазначені в опитувальнику, з метою отримання більш точної інформації від респондентів.  Memobust, 2014.
  П106  Програмне забезпечення для сезонного коригування (Seasonal adjustment software)  Існує широкий спектр програмного забезпечення та інтерфейсів, передбачених для здійснення сезонного коригування даних. В офіційній статистиці найчастіше використовуються два методи сезонного коригування – X-12-ARIMA (розробник – Бюро переписів США) і TRAMO-SEATS (розробник – Банк Іспанії). Євростат випустив також програмне забезпечення DEMETRA+, у межах якого є доступними водночас X-12-ARIMA і TRAMO-SEATS.  Memobust, 2014.
  П107  Проєктне навантаження (Design burden)  Навантаження, яке включає в себе всі запроєктовані аспекти здійснення статистичного спостереження, які не пов’язані безпосередньо з респондентом, наприклад, метод збору даних, засіб збору та зміст обстеження, помилки в структурі вибірки, некоректна вибірка тощо.  Hedlin et al., 2005.
  П108  Пропорційний метод (Pro-rata method)  Простий, широко відомий метод бенчмаркінгу, який забезпечує узгодженість між річними та внутрішньорічними часовими рядами шляхом множення даних всіх внутрішньорічних періодів на поправочні коефіцієнти, які визначаються співвідношенням між річним значенням і сумою всіх відповідних внутрішньорічних значень. Ці поправочні коефіцієнти називаються пропорційними річними розбіжностями.  Memobust, 2014.
  П109  Профілювання групи підприємств (Profiling)  Метод аналізу нормативноправової, організаційної та бухгалтерської структури групи підприємств із метою виявлення статистичних одиниць у складі групи, зв’язків між ними і встановлення найбільш ефективних підходів для збору статистичних даних щодо цих одиниць. Це передбачає виявлення відокремлених статистичних одиниць, якими можуть бути "оперативні підрозділи" групи, або підгрупи, або спеціальні підрозділи, виявлення яких є можливим у ході тісної співпраці із уповноваженими представниками групи. Оперативні підрозділи повинні утворювати організаційну одиницю з виробництва товарів та послуг із певним ступенем самостійності у прийнятті рішень, зокрема для розподілу поточних ресурсів. Операція з профілювання є високозатратною і виправдовує себе у випадку великих груп підприємств, які діють у декількох суттєвих для економіки країни видах діяльності.  Business Register Recommendations Manual, 2010. INSEEDefinitions. Memobust, 2014.
  П110  Процес надання відповіді (Response process)  Результат опрацювання респондентом формуляра статистичного спостереження.  Edwards W.S. & Cantor D., 1991.
  П111  Процес статистичний виробничий (Statistical business process)  Відповідає нульовому рівню Типової моделі процесів статистичного виробництва (GSBPM - Level 0).  GSBPM (version 5.1).
  П112  Пряма ідентифікація (Direct identification)  Визначення статистичної одиниці з її назви чи адреси або з ідентифікаційного номера, який є публічно відкритим. Ідентифікація респондента – юридичної особи за назвою, або адресою, або ідентифікаційним кодом, а також встановлення персональних даних респондента – фізичної особи за первинними даними, що містяться у звітності.  Regulation (EC) № 223/2009 (зі змінами). Стаття 1. "Визначення термінів" Закон України "Про офіційну статистику".
  П113  Пряма оцінка (Direct estimator)  Оцінка цільового параметру певної підсукупності, яка базується виключно на інформації з вибірки, що походить безпосередньо з цієї підсукупності. Прямими оцінками, які найчастіше використовуються у великомасштабних обстеженнях підприємств, є оцінки калібрування. Пряма оцінка враховує тільки дані стосовно певних областей. У багатьох випадках ця оцінка дає неприйнятні результати через те, що малі області не представлені у вибірці достатньою кількістю одиниць.  Memobust, 2014.
  П114  Пуассонівський план вибірки (Poisson sampling design)  План вибірки, відповідно до якого відбір будь-якої одиниці сукупності до вибірки визначається незалежно від відбору інших одиниць.  Memobust, 2014.
  П115  Пунктуальність логу (Punctuality of a log)  Часова розбіжність між фактичним та запланованим моментом надання логу.  Memobust, 2014.

Р
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Р001  Регресійна модель ARIMA – RegARIMA (ARIMA models)  Гібридна модель (у контексті сезонного коригування), у якій окремі характеристики часового ряду, такі, як, наприклад, ефекти плинних свят, торгових (робочих) днів і викидів, моделюються за допомогою змінних лінійної регресії, у той час як інші складові ряду (залишки регресії, тренд, цикл та сезонна складова) моделюються за допомогю моделі сезонного згладжування ARIMA.  US Census Bureau. Eurostat. Circabc portal.
  Р002  Регресія (Regression)  Статистичний метод оцінки зв’язків між випадковими змінними. Закон зміни математичного очікування однієї випадкової величини залежно від значень іншої. Розрізняють прямолінійну, криволінійну, ортогональну, параболічну та інші регресії, а також лінію та площину регресії. У випадку одномірної регресії використовується тільки одна пояснювальна змінна. Для випадку багатомірної регресії кількість пояснювальних змінних дорівнює двом або більше.  Memobust, 2014.
  Р003  Редагування (Editing)  Логічна умова або обмеження (для значення елемента даних або групи даних), яких необхідно дотримуватись, щоб дані вважалися правильними. Метод/процес/технологічна операція, спрямована на виявлення, розуміння та виправлення пропущених, неприпустимих або суперечливих значень або вказує на записи даних, які можуть бути помилковими. Сукупність технологічних операцій, які передбачають унесення змін до отриманих даних статистичного спостереження відповідно до встановлених правил та вимог. Найчастіше використовують такі види редагування даних: виправлення помилок та імпутація. Інколи має місце ігнорування встановлених правил і вимог контролю та маскування. Виправлення – це усунення помилок у даних за результатами виконаного контролю. Імпутація – визначення та введення значень для специфічних елементів даних, щодо яких відповіді відсутні або не можуть бути використані. Ігнорування – відмова від редагування даних за чітко визначеними причинами. Маскування – забезпечення анонімності й унеможливлення ідентифікації респондентів по даних мікрофайлів за рахунок зміни значень чи структури деяких елементів даних.  EDIMBUS Manual. Memobust, 2014.
  Р004  Редагування даних (Input editing)  Редагування, яке здійснюється при введенні даних, наприклад, під час інтерв’ю.  EDIMBUS Manual.
  Р005  Редагування статистичних результатів (Statistical edit) Процедура відстеження підозрілих даних, тобто таких, які не відповідають вимогам поширення статистичної інформації, шляхом перевірки агрегатів або застосування статистичних методів до всіх записів або їх підмножині.  Glossary of Terms on Statistical Data Editing, 2000.
  Р006  Редактор (Editor)  Людина, яка здійснює редагування інтерактивно або вручну.  Memobust, 2014.
  Р007  Реєстр (Register)  Письмовий і заповнений набір записів, який містить систематично оновлювані елементи й деталі стосовно певної сукупності об’єктів. Адміністративні реєстри походять з адміністративних джерел і стають статистичними реєстрами, тобто придатними для використання у статистичних цілях (виробництво статистики на основі реєстрів, розробка основи статистичного спостереження тощо) після відповідної статистичної обробки. Набір файлів (у паперовому, електронному вигляді або у комбінованому), який містить визначені елементи даних і пов’язану з ними інформацію. Систематичний збір даних на рівні одиниць, який передбачає можливість їх оновлення. Оновлення – це обробка інформації, яка піддається розпізнаванню, з метою виявлення та внесення нових даних, виправлення або розширення реєстру, тобто відстеження будь- яких змін даних, що описують одиниці та їх атрибути. Як правило, реєстр містить інформацію щодо вичерпної (суцільної) сукупності одиниць (наприклад, осіб, будівель, фірм). Ці одиниці визначаються точним набором правил (наприклад, резиденти країни), а їх атрибути оновлюються відповідно до змін, яких зазнали ці одиниці.  Business Register Recommendations Manual, edition 2010. Memobust, 2014.
  Р008  Реєстр підприємствдля статистичних цілей (Statistical business registers for statistical purposes)  Європейська основа для статистичних бізнес-реєстрів охоплює національні статистичні бізнес-реєстри та реєстр EuroGroups, а також обмін даними між ними. Національні статистичні бізнесреєстри включають: усі підприємства, що здійснюють економічну діяльність, яка сприяє створенню валового внутрішнього продукту (ВВП), та їх місцеві одиниці; юридичні одиниці, з яких складаються ці підприємства; для тих підприємств, які через свій розмір мають значний вплив і чиї одиниці виду діяльності (KAU) мають значний вплив на зведені (національні) дані або: KAU та розмір кожного KAU, з якого складаються ці підприємства; або код NACE другорядних видів діяльності цих підприємств, як встановлено в Регламенті (ЄС) № 1893/2006 Європейського Парламенту та Ради від 20 грудня 2006 року (зі змінами), а також розмір кожної з цих другорядних видів діяльності; групи підприємств, до яких ці підприємства належать. Реєстр EuroGroups включає наступні підрозділи, визначені в Регламенті Ради (ЄЕС) № 696/93 від 16 березня 1993 року (зі змінами): усі підприємства, що здійснюють економічну діяльність, яка створює внесок у ВВП і є частиною багатонаціональної групи підприємств; юридичні одиниці, з яких складаються ці підприємства; багатонаціональні групи підприємств, до яких ці підприємства належать.  Regulation (EU) № 2019/2152.
  Р009  Реєстр респондентів статистичних спостережень (Register of respondents to statistical observations)  Автоматизована інформаційна система збирання, накопичення й опрацювання статистичних даних про респондентів, яка забезпечує відбір сукупностей респондентів за визначеними критеріями для проведення статистичних спостережень. Реєстр респондентів (SBR) являє собою базу даних адміністративних і статистичних одиниць з їх характеристиками. Реєстр респондентів (SBR) складається з Реєстру респондентів – підприємств (РРП) та Реєстру респондентів – ФОП (РРФОП).  Методологічні положення державного статистичного спостереження "Реєстр респондентів статистичних спостережень", Держстат.
  Р010  Режим самостійного заповнення запитальника (Self-administered mode)  Метод передбачає опрацювання і надання відповідей на запитання статистичного спостереження безпосередньо самим респондентом без підтримки або допомоги інтерв’юера.  Memobust, 2014.
  Р011  Репрезентативний викид (Representative outlier) Викид у спостережуваному наборі даних, який є репрезентативним щодо інших, подібних до нього нетипових значень одиниць сукупності.  Memobust, 2014.
  Р012  Респондент (Respondent)  Одиниця, від якої отримують інформацію про одиницю спостереження у ході статистичного спостереження. Підприємства, організації, установи, фізичні особи тощо, від яких у статистичних цілях збираються дані й пов’язана з ними інформація. Уповноважена постачальником фізична особа для здійснення надання статистичних даних. Респондент може збігатися з одиницею статистичного спостереження. Особа або сукупність осіб, визначених у статті 5 цього Закону, які підлягають статистичному спостереженню у встановленому законодавством порядку.  Memobust, 2014.
  Р013  Реструктуризація таблиці (Table restructuring)  Методика створення безпечних у сенсі розкриття інформації таблиць шляхом об’єднання рядків або стовпців.  Memobust, 2014. Стаття 1. "Визначення термінів" Закон України "Про офіційну статистику".
  Р014  Ризик розкриття (Disclosure risk)  Можливість виникнення неприпустимо звуженої оцінки конфіденційних даних респондента, а також висока ймовірність можливості точного розкриття індивідуальних (персональних) даних.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  Р015  Ризикові комірки таблиці (комірки у зоні ризику) (Risky cells)  Комірки статистичної таблиці, які не можуть бути оприлюднені через очевидний ризик розкриття статистичної інформації. За визначенням існує три типи ризикових комірок: комірки, які містять інформацію щодо невеликої кількості одиниць; містять випадки домінування певних одиниць; комірки з додатковим виключенням даних.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  Р016  Рівень кодування (Coding rate)  Відсоток закодованих описів від загальної кількості описів, що підлягають кодуванню. Розраховується як кількість закодованих описів/кількість описів, що підлягають кодуванню×100.  D’Orazio M. and Macchia S., 2002. Eurostat. Circabc portal.
  Р017  Рівень надання відповідей за елементом (Item response rate)  Відношення кількості одиниць, які надали дані щодо певного елементу даних, до загальної кількості одиниць, від яких мали бути зібрані дані, або до кількості одиниць, які надали інформацію принаймні щодо окремих елементів даних. Цей показник дозволяє опосередковано виміряти рівень звітного навантаження.  OECD Glossary of Statistical terms.
  Р018  Рівень невідповідей (Non-response rate)  У статистичних спостереженнях неспроможність отримати інформацію від визначеної особи з будь-якої причини (смерть, відсутність або відмова від відповіді) часто називається невідповіддю, а частка таких осіб у вибірці називається рівнем невідповідей. Частка одиниць (осіб) у спостережуваній сукупності, від яких неможливо з будь-якої причини (смерть, відсутність або відмова від відповіді) отримати інформацію.  Eurostat. Circabc portal.
  Р019  Рівень неуспіху редагування (Failure rate)  Частка записів у невідредагованих даних, які не піддаються встановленому редагуванню.  Memobust, 2014.
  Р020  Рівень остаточної втрати зв’язку з одиницею (Definitive interruption rate)  Частка одиниць спостереження у їх загальній кількості, з якими було успішно встановлено зв’язок через їх звітні одиниці, але з якими з якихось причин співпраця повністю припинилась ще до завершення роботи із запитальником.  Memobust, 2014.
  Р021  Рівень помилкових неузгоджень (False non-match rate)  Частка кількості помилково незв’язаних пар записів у загальнійкількості дійсно узгоджених пар записів.  Memobust, 2014.
  Р022  Рівень помилкових узгоджень (False match rate)  Відношення кількості неправильно зв’язаних пар записів до загальної кількості пар зв’язаних записів.  Memobust, 2014.
  Р023  Рівень смертності підприємств (Death rate)  Співвідношення кількості підприємств, які припинили діяльність, із кількістю активних підприємств.  Memobust, 2014.
  Р024  Рівень точності (Precision rate)  Частка правильно закодованих текстів у загальній кількості закодованих текстів.  D’Orazio M. and Macchia S., 2002. Memobust, 2014.
  Р025  Розділення вибірки (Sample splitting)  Статистичний метод, який розбиває дані на дві половини із застосуванням регресійної моделі до кожної статистично незалежної підвибірки.  Memobust, 2014.
  Р026  Розкриття (Disclosure)  Неналежне співвіднесення (атририбуція) інформації із суб’єктом даних, будь-то фізична особа чи організація. Розкриття містить у собі дві складові: ідентифікацію та атрибуцію.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  Р027  Розкриття атрибутів (Attribute disclosure)  Проблема можливого визначення об’єкта без його ідентифікації. Ця форма розкриття є питанням першочергового занепокоєння для національних статистичних служб при підготовці й опублікуванні статистичних таблиць і виникає через наявність порожніх комірок або у вихідній таблиці, або у пов’язаному з нею наборі таблиць після того, як були здійснені певні виключення з метою забезпечення конфіденційності. Наявність порожньої комірки в таблиці означає, що інформаційний зловмисник може зробити певні висновки принаймні на основі інформації про одиницю сукупності, представлену в таблиці, навіть не маючи при цьому доступу до комбінації атрибутів у порожній комірці таблиці.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  Р028  Розкриття інформації на підставі згоди респондента (Informed consent)  Один із методів оприлюднення чутливої до розкриття індивідуальної інформації, який, на відміну від традиційного приховування чутливих до розкриття табличних даних, передбачає їх публікацію на підставі попередньо отриманої від респондента згоди.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  Р029  Розмір вибірки (Sample size)  Кількість одиниць спостереження (або відсоток), які мають бути включені до вибірки.  Eurostat. Circabc portal.
  Р030  Розпис роботи інтерв’юерів (Scheduling of interviewers)  План, у якому на заданий період часу позначається розподіл інтерв’юерів відповідно до комбінацій робочих днів та частин днів.  Memobust, 2014.
  Р031  Розподіл (елементів вибірки серед інтерв’юерів) (Allocating (sample elements to interviewers))  Розподіл полягає в закріпленні кожного телефонного номера, що належить певній одиниці вибірки, інтерв’юерами. Отже, розподіл інтерв’юерів за елементами вибірки здійснюється за телефонними номерами опитуваних одиниць.  Memobust, 2014.
  Р032  Розпорядники адміністративних даних (Administrative data owners)  Державні органи (крім органів державної статистики), органи місцевого самоврядування та інші юридичні особи, які володіють адміністративними даними. Утримувач адміністративних даних, який за законом або на підставі окремої угоди зобов’язаний надавати свої дані національній статистичній службі.  Стаття 1. "Визначення термінів" Закон України "Про офіційну статистику". Memobust, 2014. Guidelines for Assessing the Quality of Administrative Sources for Use in Censuses Prepared, United Nations Geneva, 2021.
  Р033  Розпорядники інформації (Data providers)  Одиниця, яка, відповідно до своїх повноважень, повідомляє статистичній організації інформацію про підзвітну одиницю від імені юридичної особи-утримувача даних. Розпорядником може бути сторонній уповноважений представник, наприклад, бухгалтерська фірма, яка веде бухгалтерський облік юридичної особи. Статистична організація, яка проводить опитування, має з розпорядником інформації юридичні стосунки. Розпорядниками інформації визнаються: 1) суб’єкти владних повноважень – органи державної влади, інші державні органи, органи місцевого самоврядування, органи влади Автономної Республіки Крим, інші суб’єкти, що здійснюють владні управлінські функції відповідно до законодавства та рішення яких є обов’язковими для виконання; 2) юридичні особи, що фінансуються з державного, місцевих бюджетів, бюджету Автономної Республіки Крим, – стосовно інформації щодо використання бюджетних коштів; 3) особи, якщо вони виконують делеговані повноваження суб’єктів владних повноважень згідно із законом чи договором, включаючи надання освітніх, оздоровчих, соціальних або інших державних послуг, – стосовно інформації, пов’язаної з виконанням їхніх обов’язків; 4) суб’єкти господарювання, які займають домінуюче становище на ринку або наділені спеціальними чи виключними правами, або є природними монополіями, – стосовно інформації щодо умов постачання товарів, послуг та цін на них; 5) юридичні особи публічного права, державні/комунальні підприємства або державні/комунальні організації, що мають на меті одержання прибутку, господарські товариства, у статутному капіталі яких більше 50 відсотків акцій (часток, паїв) прямо чи опосередковано належать державі та/або територіальній громаді, – щодо інформації про структуру, принципи формування та розмір оплати праці, винагороди, додаткового блага їх керівника, заступника керівника, особи, яка постійно або тимчасово обіймає посаду члена виконавчого органу чи входить до складу наглядової ради.  Memobust, 2014. Стаття 13. "Розпорядники інформації" Закону України "Про доступ до публічної інформації".
  Р034  Розрив часового ряду (Break of time series)  Виникає через зміну стандартів визначення і правил спостереження показника у часі.  Eurostat. Circabc portal.
  Р035  Ротація вибірки (Rotating panel)  Обмеження тривалості перебування одиниць у складі панельного статистичного обстеження шляхом зменшення їх частки через певний проміжок часу та заміни їх іншими одиницями. Як правило, це застосовується до невеликих за розміром респондентів (наприклад, малих та середніх підприємств), для яких, як вважається, відповідь на статистичне опитування створює значний тягар. Ротація таким чином призначена для регулярного оновлення вибіркової сукупності (наприклад, 25 % одиниць). Це також допомагає згладити проблеми, спричинені виснаженням вибірки.  OECD Glossary of Statistical terms. Memobust, 2014.
  Р036  Рухома сезонність (Moving seasonality)  Вид сезонності, яка враховує щорічну мінливість сезонної складової часового ряду.  ABS, 2008.
  Р037  Ручне кодування (Manual coding)  Кодування, яке виконує кодувальник без істотної програмної підтримки.  Hacking & Willenborg, 2012.
  Р038  Ручне редагування (Manual editing)  Інтерактивне редагування  Memobust, 2014.

С
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  С001  Самореєстрація (Self-registration)  Спосіб здійснення статистичного спостереження, коли факти реєструють самі респонденти після попереднього інструктажу.   Глосарій до плану статистичного спостереження, Держстат.
  С002  Саундекс (Soundex)  Техніка індексації назв, що засновується на звучанні (від англ. soundex) або вимові слів, а не на їх написанні.  Hacking & Willenborg, 2012.
  С003  Своєчасність і пунктуальність (Timeliness and punctuality)  Поширення офіційної державної статистичної інформації своєчасно та пунктуально. Часова розбіжність між фактичною і запланованою датою статистичної публікації, оприлюдненою в офіційному графіку публікації даних. Проміжок часу між подією або явищем, яке описують статистичні продукти, та їх доступністю для користувачів.  Стаття 4. "Основні принципи офіційної статистики" Закону України "Про офіційну статистику". ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021.
  С004  Сезонна складова (Seasonal component)  Складова часового ряду, що відповідає коливанням, які мають періодичний або близький до нього характер упродовж одного року, тобто зміни рівня спостережуваного ряду, які повторюються в одному й тому ж напрямі та з однаковою амплітудою з часовими інтервалами тривалістю в один рік. Вони можуть зумовлюватись такими причинами, як циклічність природних виробничих процесів (наприклад, у сільському господарстві), коливаннями активності людини (свята, відпустки, релігійні традиції, сезонне споживання товарів і послуг тощо). У щомісячних рядах даних сезонні коливання мають період, який дорівнює 12, а в квартальних рядах – 4. Частина варіації в часовому ряді, яка відображає внутрішньорічні коливання, що є більш-менш стабільними рік за роком щодо часу, напрямку та величини (ОЕСР, 2007). Сезона складова відображає систематичні, пов’язані з календарем рухи в часовому ряді. Ці регулярні рухи не дають чіткого уявлення про базовий довгостроковий розвиток, тому вони видаляються за допомогою сезонного коригування.  ESS Guide lineson Seasonal Adjustment, 2024. Practical Guide To Seasonal Adjustment, 2020.
  С005  Сезонне коригування (Seasonal adjustment)  Статистичний метод, який використовується для усунення впливу сезонних та календарних дій, що впливають на ряд даних. Сезонне коригування усуває наслідки подій, які наступають більш або менш регулярно за схемою кожного року. Ці коригування забезпечують спостереження за циклічними та іншими несезонними діями в ряду даних.  Practical Guide To Seasonal Adjustment, 2020.
  С006  Семантична мережа (Semantic network)  У широкому сенсі є формою представлення знань: база знань, яка містить семантичні відносини між поняттями в мережі. Більш вузько: мережа (або граф), що складається зі слів і понять, а також семантичних відносин між ними. Прикладами таких відносин є синоніми, гіпероніми й гіпоніми. Технічно: орієнтований або неорієнтований граф, що складається з вершин, які представляють поняття, та ребер, які представляють семантичні відносини між поняттями, відображення або зв’язування семантичних полів.  Hacking & Willenborg, 2012. Memobust, 2014.
  С007  Середній обсяг перегляду (Data revision - average size)  Для виміру середнього обсягу перегляду використовуються два показники: середній абсолютний обсяг перегляду та медіанний абсолютний обсяг перегляду. Обидва показники розраховуються як усереднені абсолютні різниці між пізнішим і попереднім значенням оцінок. Середній абсолютний обсяг перегляду дозволяє елімінувати компенсаційний вплив негативних та позитивних змін. Він виражається у відсотках і вказує на середній обсяг перегляду. Медіанний абсолютний перегляд є показником центральної тенденції, який може застосовуватися для порівняння із середнім абсолютним обсягом перегляду або як додатковий. Медіана, як центр розподілу абсолютних переглядів, в окремих випадках є більш корисною, оскільки не залежить від впливу екстремальних значень.  Richard McKenzie and Michela Gamba, 2009. ESS Guidelines on revision policy for PEEIs, 2013. ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021.
  С008  Середньоквадратична похибка (Mean square error (MSE))  Середньоквадратична похибка визначається як сума дисперсії вибіркових оцінок показника та квадрата величини зміщення оцінки, яке є різницею між очікуваною величиною оцінки (тобто середнім із вибіркових оцінок) та дійсним значенням показника для генеральної сукупності.  ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021.
  С009  Середньоквадратичне відхилення (Standard error (SE))  Показник розсіювання (розкиду) значень випадкової величини відносно її математичного сподівання, тобто центру розподілу. У статистиці має також назви: стандартна похибка або стандартна помилка.  The Oxford Dictionary of Statistical Terms, 2003. OECD Glossary of Statistical Terms.
  С010  Сигнальний показник (Preventive measure)  Показник для виявлення проблеми з якістю.  Memobust, 2014.
  С011  Синонім (Synonym)  Слово або поняття з тим же значенням, що й інше слово, можливо, в особливому контексті. Використовується при побудові класифікацій, розробці формулярів і редагуванні якісних даних.  Hacking & Willenborg, 2012.
  С012  Синтетична оцінка (Synthetic estimator)  Непряма оцінка, заснована на припущенні, що невеликі області мають ті ж характеристики, що й велика область. Надійна пряма оцінка великої області використовується в процесі оцінки невеликих областей.  Memobust, 2014.
  С013  Система забезпечення якості (Quality assurance)  Сукупність процедур та підсистем, що підтримують забезпечення якості в організації. Система забезпечення якості охоплює статистичні продукти (інформацію) та процеси, за допомогою яких виробляється продукція, а також організаційне середовище, в якому здійснюються ці процеси. Відмінною ознакою Системи забезпечення якості є те, що вона створює загальні методологічні та організаційні межі для забезпечення якості у практиці статистичної діяльності, які зазвичай стосуються цілої низки обстежень та статистичних процесів або статистичної програми загалом, а не лише окремих обстежень чи процесів. Тобто Система забезпечення якості охоплює усі аспекти збирання й обробки даних, а також виробництва та поширення статистичної продукції, а не окремі їхні аспекти, і, як правило, містить у собі певний стандарт, відповідно до якого можливо здійснювати оцінку якості.  ISO 9000:2015 Quality management systems – Fundamentals and vocabulary. European Statistics Code of Practice (ES CoP), 16th November 2017. ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021 edition.
  С014  Система управління базами даних (СУБД) (DBMS)  Набір взаємопов’язаних даних (база даних) і програм для доступу до цих даних. Надає можливості створення, збереження, оновлення та пошуку інформації в базах даних із контролем доступу до даних.  Silberschatz and Sudarshan, 2020.
  С015  Система управління контактами (Quality contact)  IT модуль для управління телефонними контактами в обстеженнях CATI.  Memobust, 2014.
  С016  Система управління якістю (Quality control)  Система управління для керівництва та контролю якісних аспектів діяльності організації, що містить набір взаємопов’язаних або взаємодіючих елементів, які організація використовує для формування політики якості та цілей якості й впровадження процесів, необхідних для забезпечення дотримання політики та досягнення поставлених цілей. У контексті європейської статистичної системи розрізняють загальну систему управління якістю, яка може застосовуватися до будьякої організації незалежно від основного виду діяльності останньої, та статистичну систему управління якістю, яка застосовується виключно до статистичної організації (статистичної адміністрації). Статистична система управління якістю є центральною складовою Системи забезпечення якості.  ISO 9000:2015 Quality management systems – Fundamentals and vocabulary. European Statistics Code of Practice (ES CoP), 16th November 2017. ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021 edition.
  С017  Систематизація даних (Data in a systematic way)  Процес кодування, класифікації та впорядкування даних відповідно до визначених класифікації, плану або схеми з метою спрощення їх уведення, розпізнавання, статистичної обробки, агрегування й аналізу.  Wickham, H., & Grolemund, G., 2017
  С018  Систематична похибка (Systematic error)  Систематичне відхилення оцінки від дійсного значення. Постійне виникнення повідомлення про помилку та/або між звітними одиницями. Чи тип помилки, для якої є відомими механізм виникнення і процедура імпутації.  UNECE Glossary of Terms on Statistical Data Editing, 2000. EDIMBUS Manual. Van Nederpelt, 2009
  С019  Складена одиниця (Composite unit)  Одиниця, що складається з одиниць нижчого порядку. Так, наприклад, окреме домогосподарство є прикладом складеної одиниці: особи-члени домогосподарства є простими одиницями нижчого порядку, з яких утворюється складена одиницядомогосподарство.  Memobust, 2014.
  С020  Склад статистичного показника (Composition of the statistical indicator)  Статистичний показник має кількісне значення, основу (зміст) і атрибут(и). Кількісне значення статистичного показника відповідає його величині (розміру, обсягу, рівню). Основа статистичного показника відображає сутність, характерні риси й особливості явища або процесу без зазначення умов часу і місця статистичного спостереження, а також кількісного значення. Атрибути статистичного показника – це множина якісних характеристик, притаманних основі статистичного показника, яка в сукупності з останньою забезпечує його унікальність. Наприклад, територіальні, часові та класифікаційні характеристики.   Глосарій до плану статистичного спостереження, Держстат.
  С021  Складена (композитна) оцінка (Composite estimator)  Зважена сума двокомпонентних оцінок визначена для зменшення середньоквадратичної похибки, отриманої (результуючої) оцінки. Процедура статистичного оцінювання, яка поєднує дані з декількох джерел, наприклад, із різних статистичних спостережень, або з різних баз даних, або також за різні періоди в межах одного лонгітюдного спостереження.  Memobust, 2014. Lavrakas, 2008.
  С022  Смерть (припинення діяльності) підприємства роботодавця (Employer enterprise death)  Припинення діяльності підприємства-роботодавця настає або як припинення діяльності підприємства з принаймні одним найманим працівником у рік настання цієї події, або як перехід до групи з меншою кількістю найманих працівників, тобто нижче встановленого порогового значення (один працівник).  Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics, 2007.
  С023  Смерть підприємства (Enterprise death)  Розпад комбінації факторів виробництва за умови, що жодне інше підприємство не брало участі у цій події. Не вважається смертю підприємства вихід підприємств із сукупності через такі події, як злиття, поглинання, поділ або реструктуризація групи підприємств. Вихід одиниці з підсукупності в результаті зміни виду її діяльності також не вважається смертю підприємства.  Definition of SBS Regulation variables. Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics, 2007.
  С024  Соціально прийнятне зміщення (Social desirability bias)  Систематичне приховування інформації респондентом щодо певних фактів, яке розглядається як суспільно "нормальне" або прийнятне. Наприклад, часте приховування респондентом вживання ним алкоголю з метою уникнення незручного становища сприймається суспільством як норма.  Memobust, 2014.
  С025  Специфічність (Specificity)  Вимір відсотка правильно класифікованих невідповідностей.  Memobust, 2014.
  С026  Спляча одиниця (Dormant unit)  У статистиці підприємств одиниця вважається сплячою у випадку, коли вона продовжує існувати як юридична одиниця та має правосуб’єктність, але не здійснює жодної економічної діяльності, не має обсягу реалізованої продукції та працівників.  Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics.
  С027  Спосіб збору даних (Data collection mode)  Форма й засоби представлення запитань статистичного спостереження та надання відповідей респондентами, а також передачі отриманих даних до центрального статистичного офісу.  Memobust, 2014.
  С028  Спостереження (Observation)  Дослідження характеристик певної сукупності через збір даних і оцінку їх характеристик із систематичним використанням статистичної методології.  Eurostat. Circabc portal.
  С029  Сприйняте звітне навантаження (Perceived burden)  Навантаження, яке суб’єктивно відчуває респондент, наприклад, пов’язане з кількістю запитань у формулярі, складністю запитань, зусиллями та часом, витраченими на пошук і надання відповіді тощо, або негативним сприйняттям обстеження з боку деяких респондентів, тобто відсутністю бажання відповідати, недостатньою обізнаністю про корисність участі в обстеженні тощо.  Willeboordse et al., 2011. Hedlin et al., 2005.
  С030  Стандартна модель витрат (SCM)  Міжнародна стандартна модель (Standard Cost Model), спрямована на зниження адміністративного навантаження на бізнес-середовище шляхом прийняття й застосування політики, яка враховує витрати, спричинені нормативно-правовим регулюванням.  ISCM, 2003.
  С031  Стандартна похибка (Standard error (SE))  Відхилення середнє квадратичне вибіркової оцінки від реального значення для ознаки, кількісна характеристика точності оцінювання. Показує порядок величини можливого відхилення результатів вибіркового обстеження від математичного сподівання. Відносна стандартна похибка (коефіцієнт варіації оцінки) показує порядок величини відхилення оцінки у відсотках від оцінюваного значення. Залежить від трьох величин (варіації досліджуваної ознаки, обсягу вибірки і частки вибірки) та має розмірність ознаки, яку спостерігають.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  С032  Статистична вага (Design weight)  Величина, обернена до ймовірності включення одиниці до вибіркової сукупності.  Memobust, 2014.
  С033  Статистична класифікація (Statistical classification)  Складова частина звітностатистичної документації, що затверджується центральним органом виконавчої влади з питань статистики або іншими виробниками офіційної статистики за погодженням з центральним органом виконавчої влади з питань статистики, та систематизовано розподіляє явища і об’єкти за певними групами, класами, розрядами на підставі їх подібності або відмінності. Основою класифікації є якісна ознака, що характеризує об’єкт класифікації.  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України" Про офіційну статистику".
  С034  Статистична методологія (Statistical methodology)  Сукупність науково обґрунтованих способів, правил і методів статистичного вивчення масових соціально-економічних явищ та процесів, які встановлюють порядок збирання, оброблення і аналізу статистичної інформації.  Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  С035  Статистична одиниця (Statistical unit)  Статистичні одиниці визначаються на основі трьох груп критеріїв: правові, бухгалтерські або організаційні критерії; географічні критерії; критерії економічної діяльності. У статистичній практиці розрізняють такі статистичні одиниці: 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.  Council Regulation (EЕC) № 696/93 (зі змінами).
  С036  Статистична сукупність (Statistical population)  Загальне число членів або сукупність, або множина певного класу людей, об’єктів або подій. Загалом виділяють два головні типи сукупності, в межах яких можуть формуватись різні їх типи, а саме цільова сукупність і сукупність статистичного спостереження. Цільова сукупність визначається, виходячи з області інтересу й потреб користувачів статистичної інформації, й охоплює одиниці, щодо яких потрібно отримати інформацію. Сукупність статистичного спостереження – це сукупність одиниць, від яких можливо отримати інформацію, та на підставі якої формується план вибірки. У статистичній практиці України сукупність статистичного спостереження відповідає генеральній сукупності.  ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021 edition.
  С037  Статистична таблиця (Statistical table)  Особлива форма раціонального систематизованого й наочного представлення узагальнюючих характеристик статистичної сукупності.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  С038  Статистичне вимірювання (Statistical measurement)  Отримання узагальнюючої величини (середнє значення, медіана, мода, загальний та проміжні підсумки, індекс, коефіцієнт, відсоток тощо) на підставі окремих значень кількісних змінних у конкретній групі статистичних одиниць (галузі дослідження).  OpenStax. Introductory Statistics, 2013.
  С039  Статистичне джерело (Primary source)  Джерело, у якому міститься і підтримується зібрана для статистичних цілей інформація щодо статистичних одиниць та статистичних змінних.  Memobust, 2014.
  С040  Статистичне навантаження (Objective burden)  Звітне навантаження на одиницю спостереження під час надання нею відповідей на запитання статистичного спостереження.  Memobust, 2014.
  С041  Статистичне редагування (Editing)  Набір перевірок даних респондентів із використанням статистичних методів аналізу. Наприклад, співвідношення двох полів лежить у межах, статистично встановлених для ймовірно достовірних відповідей. Статистичне редагування може також використовувати індивідуальні історичні дані респондентів у ході моделювання часових рядів.  Glossary of Terms Used in Statistical Data Editing Located.
  С042  Статистичне спостереження (Statistical observation)  Статистична діяльність, у процесі якої збираються або отримуються статистичні дані. Має на меті дослідження характеристик певної сукупності через збір даних та оцінку їх характеристик із систематичним використанням статистичної методології. Поняття охоплює переписи, під час яких дані збираються від усіх одиниць сукупності; вибіркові спостереження, в ході яких дані збираються з відібраної сукупності одиниць. Обстеження можуть бути одноразовими або повторюватися з регулярною або нерегулярною періодичністю. Дата здійснення періодичного спостереження називається моментом спостереження. Планомірний, науково організований процес виробництва статистичної інформації щодо масових явищ і процесів, які відбуваються в економічній, соціальній, демографічній, екологічній, культурній та інших сферах життя України та її регіонів з подальшим поширенням цієї статистичної інформації.  Memobust, 2014. Стаття 1. "Визначення термінів" Закону України "Про офіційну статистику".
  С043  Статистичне спостереження змішаного типу (комбіноване) (Mixed-mode survey)  Використання декількох методів збору даних від відібраних одиниць упродовж одного періоду проведення спостереження.  Memobust, 2014.
  С044  Статистичне узгодження (Statistical matching)  Статистичний метод, який застосовується для оцінки ефекту від оброблення даних шляхом порівняння оброблених та необроблених одиниць у статистичному спостереженні. Мета узгодження – знайти для кожної оброблюваної одиниці один (або більше) необроблених блоків (одиниць) із подібними спостережуваними характеристиками, щодо яких можна оцінити ефект від оброблення. Порівняння оброблених одиниць з аналогічними необробленими одиницями дозволяє отримати оцінку ефекту від оброблення, зменшуючи зміщення внаслідок помилок  Memobust, 2014.
  С045  Статистичний продукт (Statistical product)  Результат статистичного виробничого процесу, доступний для користувачів. Статистичний продукт може бути представлений у формі агрегованих статистичних даних, аналітичних публікацій, доступних на певних умовах мікроданих, а також може набувати медійного представлення. При цьому статистичні дані можуть поширюються разом із пов’язаними з ними послугами. Офіційна державна статистична інформація, яка може бути представлена у формі таблиць, баз даних, графіків, діаграм, статей, пресрелізів, збірників та інших публікацій, файлів мікроданих і наборів даних (у тому числі які передаються до Євростату та у форматі відкритих даних тощо), а також продуктів для медійного представлення (медіа, телебачення, соціальні мережі) тощо.  Methodological manual for statistics on the information Society. GSBPM (version 5.1). Порядок підготовки звіту щодо статистичного продукту.
  С046  Статистичний формуляр (Statistical form)  Технічний носій первинної статистичної інформації – обліковий документ єдиного зразка, що містить адресну характеристику об’єкта спостереження та статистичні дані про нього. Може мати форму статистичного звіту, переписного або опитувального листа, анкети, картки або бланка. При обробці даних формулярів ураховується не тільки зміст та інформативність ознак, а й можливість їх статистичної обробки. Остання забезпечується завдяки застосуванню системи шкал; організований за певними правилами бланк статистичного спостереження, що містить ідентифікаційні характеристики статистичного спостереження й умови надання інформації респондентом, питання програми спостереження і місце для відповідей на них.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  С047  Статистичні дані (Statistical data)  Дані, отримані на підставі проведених статистичних спостережень, опрацьовані й надані у формалізованому вигляді відповідно до загальноприйнятих принципів та методології.  Memobust, 2014.
  С048  Створення підприємства (Сreation of enterprise)  Демографічна подія з появи нового підприємства. Це може бути як дійсне народження нового підприємства, так й інше створення шляхом злиття, розпаду, поділу або порушення правила безперервності.  Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics, 2007.
  С049  Стоп-слово (Stop word)  Слово в описі, яке не містить жодної інформації або містить занадто мало інформації, оскільки трапляється занадто часто. Отже, стоп-слово може бути видалено системою автоматичного кодування як зайве й таке, що не несе смислового навантаження.  Hacking & Willenborg, 2012
  С050  Стратегія вибірки (Sampling design)  Вибір та обґрунтування методології з побудови плану вибірки та здійснення оцінок на підставі вибірки.  Memobust, 2014.
  С051  Стратегія встановлення контактів із респондентами (Contact strategy)  Вибір та обґрунтування способів та часових інтервалів установлення зв’язків із респондентами та вибір відповідних засобів, які при цьому використовуються (запитувальник, супровідний лист, інструкції тощо).  Memobust, 2014.
  С052  Стратифікація (Stratification)  Процедура побудови плану вибірки, в ході якої сукупність ділиться на однорідні підсукупності (страти) з незалежним відбором одиниць до кожної страти.  Eurostat. Circabc portal.
  С053  Стратифікована проста випадкова вибірка (Stratified sampling)  Вибірка, план якої передбачає утворення підсукупностей (страт), які є однорідними з точки зору характеристик, уключених до них одиниць, а відбір одиниць до кожної страти відбувається незалежно.  European Business Statistics Methodological Manual for Structural Business Statistics, 2024 edition.
  С054  Структурний нуль комірки таблиці (Structural zero (cell))  Нуль у комірці таблиці відповідає ситуації, коли в цій комірці відсутні значення одиниць сукупності через неможливість існування таких даних за логікою, сенсом або за принципом. Наприклад, кількість вагітних чоловіків.  Memobust, 2014.
  С055  Ступінь точки в графі (Degree)  Число ребер у графі, пов’язаних із цією точкою.  Memobust, 2014.
  С056  Субаддитивність (Subadditivity)  Властивість правила (n, k) або правила (p, q), яке допомагає пошуку додаткових комірок таблиці в ході здійснення контролю за розкриттям індивідуальних даних. Ця властивість означає, що чутливість об’єднання відокремлених комірок не може бути більшою, ніж сума індивідуальної чутливості комірок (нерівність трикутника). Субаддитивність є важливою властивістю, оскільки вона означає, що агрегати комірок, які не є чутливими, також не чутливі й не потребують перевірки.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009. Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  С057  Сукупність адміністративних одиниць (Administrative units)  Сукупність одиниць, яку має охоплювати адміністративне джерело, як це визначено відповідними адміністративними регуляторними актами.  Essnet Admin Data Glossary 1.1.
  С058  Сукупність вибіркова (Survey sampling)  Сукупність статистичних одиниць, відібраних за певними правилами з генеральної сукупності для проведення статистичного спостереження.  Kish, L. Survey Sampling, 1965.
  С059  Сукупність генеральна (основа вибірки) (Frame population)  Сукупність одиниць із заданими характеристиками, які планується вивчати при проведенні статистичного спостереження у році Т+1.  Survey Sampling Reference Guidelines, 2008.
  С060  Сукупність цільова (Target population)  Набір одиниць, щодо яких існує попит на інформацію та відповідні оцінки. Необхідно розрізняти ідеальну цільову сукупність, тобто ту, що відповідає загальному запиту користувачів, і фактичну цільову сукупність, тобто таку, яку можливо сформувати для проведення конкретного статистичного спостереження.  Memobust, 2014.
  С061  Сумнівна категорія (Doubt category)  Спеціально позначені описи, які не можуть бути класифікованими однозначно (із достатнім рівнем упевненості). Це дає можливість або тому ж самому кодувальнику, або іншим кодувальникам переглянути такого роду описи, позначені як "сумнівна категорія", на подальших етапах статистичного виробничого процесу.  Hacking & Willenborg, 2012.

Т
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Т001  Таблиця (Table)  Спеціальна форма представлення даних різного рівня агрегації, у якій інформація розподілена по комірках, кожна з яких відповідає групі окремих об’єктів.  Memobust, 2014.
  Т002  Таблиця ресурсів і використання (Supply use tables)  Система обліку, в якій описуються ресурси й використання товарів і послуг, а також виробництво доданої вартості, деталізовані в розрізі товарів та видів діяльності (галузей). Використовується як основа для оцінки валового внутрішнього продукту (ВВП).  Memobust, 2014. ESA, 2010.
  Т003  Таблиця узагальнюючих даних (Tables of magnitude data)  Таблиці величин представляють сукупність "величини, яка нас цікавить" за всіма одиницями аналізу в комірці. Коли дані отримані із вибірки, комірки можуть містити зважені агрегати, де величини множаться на ваги одиниць, щоб привести результати вибірки до рівня генеральної сукупності. Дані можуть бути представлені як середні значення шляхом ділення агрегатів на кількість одиниць у їхніх комірках.  Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  Т004  Таблиця частотних даних (Tables of frequency (count) data)  Таблиця, комірки якої містять дані щодо кількості відповідних одиниць аналізу. У випадку надходження даних із вибіркового спостереження, комірки можуть містити зважені значення. Частотність також може бути представлена у відсотках.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009. Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  Т005  Творче редагування (Creative editing)  Процес, при якому редактори, що працюють вручну, винаходять власні процедури редагування з метою запобігання виникненню повідомлення про помилку, яке може надійти у процесі подальшого машинного редагування даних.  UNECE Glossary of Terms on Statistical Data Editing, 2000.
  Т006  Телефонне комп’ютерне інтерв’ювання CATI (Computer-Assisted Telephone Interview)  Computer-Assisted Telephone Interview використовує комп’ютер під час інтерв’ю. Будьякі суперечливі дані можуть бути позначені за допомогою процедур редагування, а отримані дані можуть бути негайно скориговані інформацією від респондента. Додатковою перевагою є те, що збір даних (уведення ключа) відбувається під час співбесіди. CATI допомагає співбесіді у формулюванні запитань та адаптує наступні запитання на основі попередніх відповідей. CATI в основному використовувався в телефонних інтерв’ю за допомогою комп’ютера (CATI) або особистих інтерв’ю за допомогою комп’ютера (CAPI).  UNECE Glossary of Terms on Statistical Data Editing, 2000.
  Т007  Тестова змінна (Test variable)  Складова правила редагування, яка визначає для певної групи об’єктів редагування формулювання (стосовно однієї або декількох спостережуваних змінних), яке повинно бути оцінено з урахуванням області допустимих значень для груп об’єктів редагування.  Norberg, 2016.
  Т008  Технологія хмарних обчислень (Cloud computing technology)  Технологія забезпечення дистанційного доступу на вимогу користувача до хмарної інфраструктури через електронні комунікаційні мережі.  Стаття 2 "Визначення термінів" Закону України "Про хмарні послуги".
  Т009  Типова модель процесів статистичного виробництва (Generic Statistical Business Process Model (GSPBM))  Контрольний перелік процесів та підпроцесів для забезпечення наявності усіх необхідних кроків і складових статистичного виробничого процесу, передбачений для застосування національними статистичними офісами в ході виробництва статистичного продукту. Документ надає визначення та опис усіх виробничих процесів і відповідних підпроцесів у їх складі. GSPBM, попередньо відома як Статистичний ланцюг вартостей, була спільно розроблена UN, OECD та Євростатом із метою забезпечення уніфікованої термінології для статистичного виробничого процесу. Типова модель не є жорсткими межами, у яких усі кроки мають виконуватися в суворому, раз і на завжди встановленому порядку. GSBPM визначає можливі кроки у складі статистичного виробничого процесу та взаємозалежності між ними. У більшості статистичних виробничих процесів окремі елементи моделі можуть комбінуватись у різному порядку й за різних обставин. Крім того, деякі підпроцеси вимагають повернення до них, тобто повторюються в різному контексті, утворюючи тим самим ітераційні петлі, особливо на фазах "Процес" та "Аналіз".  GSBPM (version 5.1).
  Т010  Типова модель діяльності для статистичних організацій (Generic Activity Model for Statistical Organizations (GAMSO))  Загальна модель діяльності для статистичних організацій (GAMSO) описує та визначає види діяльності, які відбуваються в типовій статистичній організації. Він розширює та доповнює загальну статистику. Модель бізнес-процесу (GSBPM) шляхом додавання додаткових дій, необхідних для підтримки виробництва статистичних даних. GAMSO складається із трьох ієрархічних рівнів. Верхній рівень містить чотири широкі сфери діяльності: Стратегія і лідерство, управління можливостями, корпоративна підтримка та виробництво.  GAMSO (Version 1.0).
  Т011  Точність і надійність (Accuracy and reliability)  Наближеність початкової оцінки до подальших (переглянутих) оцінок. Наближеність оціночного (розрахункового) значення та фактичного значення, яке вимірюється статистично (як правило, невідомого). Кількість правильно пов’язаних пар записів поділена на загальну кількість пов’язаних пар записів. Відображення офіційною державною статистичною інформацією реальності настільки достовірно, точно та узгоджено, наскільки це можливо.  NQAF, 2012. Стаття 4. "Основні принципи офіційної статистики" Закону України "Про офіційну статистику".
  Т012  Точність кодування (Assisted coding)  Відсоток правильно закодованих описів. Розраховується як кількість правильно закодованих описів /кількість закодованих описів (× 100).  Memobust, 2014.
  Т013  Традиційне округлення (Conventional rounding)  Загальновживаний метод контролю за розкриттям даних таблиць. При використанні звичайного округлення кожне підраховане число округляється до найближчої величини, яка кратна фіксованій базі. Наприклад, використовуючи базу 5, підрахунки, що закінчуються на 1 або 2, округлюються в меншу сторону й замінюються числами, що закінчуються на 0, а підрахунки, що закінчуються на 3 або 4, округлюються в більшу сторону й замінюються числами, що закінчуються на 5. Аналогічні дії відбуваються з підрахунками, що закінчуються на 6 та 9. Числа, що закінчуються на цифру 0 або 5, залишаються без змін. При округленні до бази 10 підрахунок, який закінчується на 5, завжди може бути округлений у більшу сторону або округлений у більшу або меншу сторону відповідно до узгодженого правила округлення.  Glossary on Statistical Disclosure Control, 2009.
  Т014  Трансверсальний план вибірки (Transversal sampling design)  План вибірки для одного статистичного спостереження, сформований незалежно від попередніх періодів. Мета трансверсального плану вибірки полягає в отриманні в рамках лонгітюдних досліджень виміру цільового параметру на конкретну дату.  Memobust, 2014.
  Т015  Тренд-цикл (Trend-cycle (ТC))  Основний довготривалий рух часового ряду, який спостерігається багато років поспіль. Цикл, що також називається бізнес-циклом, є квазіперіодичним коливанням навколо тренду тривалістю понад один рік. Цикл характеризується періодами підйому та спаду, які змінюють один одного. Тренд і цикл часового ряду складно оцінити відокремлено, тому вони розглядаються й аналізуються разом як тренд-цикл.  Statistics Canada, 2003. ESS Guidelines on Seasonal Adjustment, 2024.
  Т016  Триграма (Trigram)  Рядок, що складається із трьох послідовних символів. Вони використовуються при нечіткому узгодженні рядків. Чим більше спільних триграм мають два рядки в порівняно з триграмами, які не є для них спільними, тим більш подібними вони є  Hacking & Willenborg, 2012.

У
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  У001  Узагальнена регресійна оцінка (Generalised regression estimation)  Базова оцінка цільового параметру, яка розширює діапазон спостережуваних значень одиниць вибірки, використовуючи прямі ваги, зворотні ймовірностям відбору. GREG є оцінкою на основі моделі, призначеної для підвищення точності оцінок за рахунок використання допоміжної інформації, й особливим випадком калібрування, за якого використовується евклідова відстань. Гарантує узгодженість оцінок вибірки та відомих підсумків значень допоміжних змінних.  Jan de Haan and Rens Hendriks, 2014. Memobust, 2014.
  У002  Узагальнююча таблиця (Marginal table)  Таблиця, отримана з даних таблиці більшого розміру за допомогою агрегування.  Memobust, 2014.
  У003  Узгодження даних (Aggregation)  Забезпечення такої властивості даних, як здатність до різного виду агрегування (за видами економічної діяльності, територіями тощо). Див.: Агрегування.  Memobust, 2014. OECD Glossary of Statistical Terms.
  У004  Узгодженість і порівнянність (Сoherence and comparability)  Відповідність державної офіційної статистичної інформації єдиним стандартам щодо охоплення, визначень, одиниць виміру та класифікацій, співставність протягом прийнятого часу і порівнянність між регіонами і державами, а також можливість комбінування і одночасного використання пов’язаних між собою даних з різних джерел.  Стаття 4 "Основні принципи офіційної статистики" Закону України "Про офіційну статистику".
  У005  Українська класифікація товарів зовнішньоекономічної діяльності (УКТ ЗЕД) (Ukrainian classification of goods of foreign economic activity)  УКТЗЕД запроваджена в Україні як товарна номенклатура Митного тарифу України й використовується для здійснення митного оформлення товарів та предметів, що переміщуються через митний кордон України; для формування статистичної інформації із зовнішньої торгівлі.  УКТЗЕД, Держстат.
  У006  Управління даними (Data Management)  Один із 6-ти наскрізних виробничих процесів у складі GSBPM, який передбачає такі незалежні від окремих виробничих процесів параметри, як інформаційна безпека, визначення даних, право власності на них, якість даних, правила архівування, захист, термін зберігання та утилізація даних.  GSBPM (version 5.1)
  У007  Управління метаданими (Metadata Management)  Один із 6-ти наскрізних процесів у складі GSBPM, яким передбачається створення (або повторне використання) та опрацювання метаданих у межах кожного виробничого підпроцесу, тобто жорстка вимога до системи управління метаданими з метою забезпечення належних зв’язків між метаданими в межах усієї GSBPM. Сюди входять такі незалежні від окремих виробничих процесів параметри, як визначення метаданих, право власності на них, якість, правила архівування, захист, термін зберігання та утилізація метаданих.  GSBPM (version 5.1)
  У008  Управління даними стосовно виробничого процесу (Process data management)  Один із 6-ти наскрізних процесів у складі GSBPM, який містить у собі дії з реєстрації, систематизації та використання даних стосовно впровадження статистичного виробничого процесу. Цей процес сприяє виявленню та розумінню характерних типів зібраних даних, а також загальному оцінюванню статистичного виробничого процесу як такого.  GSBPM (version 5.1)
  У009  Управління знаннями (Knowledge management)  Один із 6-ти наскрізних процесів у складі GSBPM, який для кожного статистичного виробничого процесу гарантує можливість його багаторазового відтворення у часі завдяки накопиченню знань про цей процес, зареєстрованих головним чином документально.  GSBPM (version 5.1)
  У010  Управління постачальниками (Provider management)  Один із 6-ти наскрізних процесів у складі GSBPM, яким передбачається управління міжпроцесним навантаженням, а також питаннями профілювання одиниць та управління контактною інформацією з ними. Останнє має особливо тісний зв’язок зі статистичним виробничим процесом з управління реєстрами.  GSBPM (version 5.1)
  У011  Управління якістю (Quality Management)  Один із 6-ти наскрізних процесів у складі GSBPM, яким передбачається застосування механізмів оцінювання та контролю якості. Ним визнається важливість оцінювання якості за одночасної наявності зворотної реакції на заходи з підвищення якості упродовж усього статистичного виробничого процесу.  GSBPM (version 5.1)
  У012  Усічена (порогова) вибірка (Cut-off sampling)  Процедура вибірки, згідно з якою встановлюється попередньо визначений поріг. При цьому до вибірки потрапляють усі одиниці генеральної сукупності, які мають рівне пороговому або вище за порогове значення визначеної змінної, а всі одиниці із значенням визначеної змінної нижчим за порогове виключаються. Як визначена змінна використовується певна відома релевантна змінна. У випадку з підприємствами, наприклад, поріг часто встановлюється стосовно кількості працюючих або обсягу обороту.  Memobust, 2014. Eurostat - Survey Sampling Reference Guidelines, 2008.
  У013  Усічене (порогове або цензове) спостереження (Cut-off threshold)  Метод статистичного спостереження, за якого всі одиниці із значенням визначеної змінної вище або нижче встановленого порогу (цензу) охоплюються або не охоплюються спостереженням. При цьому порогове значення може бути встановлене для однієї і більше релевантних змінних.  Memobust, 2014. OECD Glossary of Statistical Terms.
  У014  Усічене найменше абсолютне значення (Trimmed least absolute value)  Статистичний метод, спрямований на мінімізацію суми абсолютних відхилень (залишків) у підмножині k точок із метою отримання найменшої суми абсолютних залишків (k  Memobust, 2014.
  У015  Усічений найменший квадрат (Trimmed least square)  Статистичний метод, спрямований на мінімізацію суми квадратів залишків у підмножині k точок із метою отримання найменшої суми квадратів залишків (k  Memobust, 2014.

Ф
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Ф001  Файл-донор (Donor file)  Файл, який містить спостереження щодо певної змінної Z, відсутньої в іншому файлі та значення якої буде використано для цілей імпутації у цей файл-отримувач.  Memobust, 2014.
  Ф002  Файл-одержувач (Recipient file)  Файл із відсутніми даними щодо змінної Z, які відповідно імпутуються з використанням спостережуваної Z із файла-донора.  Memobust, 2014.
  Ф003  Файл мікроданих для дослідницького використання (Scientific-use files)  Конфіденційні дані для наукових цілей, до яких застосовуються методи статистичного контролю розкриття, для зниження ризику ідентифікації статистичної одиниці до прийнятного рівня та відповідно до чинної найліпшої практики.  Commission Regulation (EU) № 557/2013.
  Ф004  Файл мікроданих для загального користування (Public microdata file)  Дані про окремі статистичні одиниці можуть розповсюджуватися у формі файлів для загального користування, що складаються з анонімізованих записів, які були підготовлені таким чином, що статистичну одиницю неможливо ідентифікувати ні прямо, ні опосередковано, враховуючи при цьому всі відповідні засоби, які об’єктивно може використовувати третя сторона. Якщо дані були передані Комісії (Євростату), вимагається чітке схвалення НСІ чи іншого національного органу, який надав дані.  Regulation (EC) № 223/2009 (зі змінами).
  Ф005  Фактичне навантаження (Actual burden)  Навантаження, засноване на реалістичному рівні різниці між сигналами про кількістьне відповідей та про кількість відповідей у статистичному спостереженні. Є обґрунтованим допустимим рівнем невідповідей.  Hedlin et al., 2005.
  Ф006  Фактор зменшення (Shrinkage factor)  Параметр, який використовується у формулах складеної оцінки для визначення внеску прямої і синтетичної оцінок.  Memobust, 2014.
  Ф007  Фахівець з інтерв’ювання (інтерв’юер) (Interviewer)  Працівник, який проводить опитування респондентів згідно із програмою статистичного спостереження. Відповідно до міжнародної статистичної практики інтерв’юери можуть бути як штатними працівниками НСО, так і позаштатними працівниками.  Вибіркове спостереження: Термінологічний словник / під наук. кер. О. О. Васєчко, 2004.
  Ф008  Фахівець з телефонного інтерв’ювання (CATI Interviewer)  Людина, яка від імені статистичного офісу проводить телефонне інтерв’ю (САТІ). Припускається, що CATIінтерв’юери здійснюють телефонні опитування з передбаченого для цього кол-центру.  Memobust, 2014.
  Ф009  Фахівець з кодування (Coder)  Спеціаліст з інтерпретування і класифікації описів (у певній області або галузі) відповідно до конкретної класифікації.  Hacking & Willenborg, 2012.
  Ф010  Фільтр Калмана (Kalman filter)  Ітеративний метод динамічного лінійного моделювання, відомий також як лінійно-квадратичне оцінювання (англ. linear quadratic estimation, LQE). Це – алгоритм, що використовує часовий ряд, який містить статистичний шум (випадкові відхилення) та інші неточності, й видає оцінки невідомих змінних, які є потенційно точнішими за ті, що базуються на самих лише фактичних вимірюваннях, шляхом визначення спільного розподілу ймовірностей щодо змінних для кожного часового періоду. У статистичному аналізі фільтр Калмана використовується в основному для оцінки параметрів часових рядів авторегресійних моделей ковзного середнього з залишками, що задовольняють умовам теореми Гаусса. Фільтр названо на честь Рудольфа Калмана, одного з головних розробників його теорії.  Memobust, 2014. OECD Glossary of Statistical Terms.
  Ф011  Формат запитання (Question format)  Спосіб, у який структуровано запитання статистичного спостереження. Можливі формати: запитання з одним варіантом відповідей; запитання з декількома варіантами відповідей; у формі таблиці; у формі матриці; частково відкрите запитання (вибір з однією альтернативою або кількома альтернативами відповіді й можливістю пояснити відповідь, незазначену поміж альтернатив), відкрите запитання.  Memobust, 2014.
  Ф012  Формат звернення до респондента (Contact strategy)  Спосіб, у який здійснюється звернення до респондентів (одиниць вибіркової сукупності) для отримання відповідей.  Memobust, 2014. ESS Handbook for Quality Reports, 2009.
  Ф013  Формування вибірки (Sampling)  Процес відбору певної кількості елементів із загальної кількості усіх доступних елементів групи (генеральної сукупності).  Eurostat website/Glossary. OECD Glossary of Statistical Terms.
  Ф014  Функції порівняння (Comparison functions)  Функції, які обчислюють відстань між записами, що порівнюються за обраними (відповідними) змінними.  Memobust, 2014.
  Ф015  Функція відстані (Distance function)  Функція, яка у процедурі калібрування вимірює різницю між початковими розрахунковими вагами та калібрувальними вагами.  Memobust, 2014.

Х
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Х001  Характеристика об’єкта (Object characteristic)  Комбінація змінних, які можна використовувати при ідентифікації одиниць, але які не використовуються як ідентифікатор об’єкта. Часто вона стосується змінних (або їх комбінації), таких як ім’я, адреса, місце проживання, дата народження, професія, освіта, стать тощо. По жодній із цих змінних окремо не можна ідентифікувати запис, але комбінацію можна використовувати як замінник для ідентифікатора об’єкта в разі його відсутності.  Memobust, 2014.

Ц
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Ц001  Цілісність посилання (Referential integrity)  Основний принцип реляційної бази даних, необхідний для внутрішньої узгодженості різних таблиць у її складі. Це означає, що кожна таблиця має ключ, якщо на неї посилається інша таблиця в ключовому полі, можливо, у полі зовнішнього ключа. Системи баз даних гарантують узгодженість і забезпечують те, що операція, яка порушує узгодженість, не може бути виконана.  Memobust, 2014.
  Ц002  Цільова змінна (Target variable)  Змінна, яка спостерігається або розраховується на підставі первинних змінних і яка вимірює певні аспекти досліджуваного феномена (явища) в ході статистичного спостереження. Метою статистичного спостереження є оцінка параметрів сукупності стосовно кожної цільової змінної.  CBS Methods Series Glossary.

Ч
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Ч001  Часове дезагрегування (Temporal disaggregation)  Отримання даних за внутрішньорічний період (наприклад, квартал або місяць) на підставі річних даних із використанням внутрішньорічних даних пов’язаних часових рядів. Поняття річний і внутрішньорічний використовуються тут у широкому сенсі. Може використовуватись будь-яка комбінація двох періодів різної частоти таким чином, щоб один річний період охоплював повну кількість внутрішньорічних періодів.  ESS Guidelines on temporal disaggregation, benchmarking and reconciliation, 2018.
  Ч002  Часове обмеження (Contempeous constraints)  Обмеження в одному й тому ж часовому ряді для різних періодів.  Memobust, 2014.
  Ч003  Часовий ряд (Time series)  Сукупність упорядкованих у часі спостережень за кількісною характеристикою окремого або колективного явища, здійснених (зареєстрованих) у різні моменти часу. Послідовність вимірювань економічної (або іншої) змінної, здійснених з однаковим інтервалом часу. Важливою вимогою є узгодження у часі між визначенням змінної і методом, який використовується для її вимірювання.  SDMX Glossary, 2020.
  Ч004  Частка вибірки (Sampling fraction)  Відношення розміру вибірки до розміру генеральної сукупності.  OECD Glossary of Statistical Terms.
  Ч005  Частка відмов (Refusal rate)  Частка одиниць, щодо яких зі звітною одиницею було успішно встановлено зв’язок, але які відмовились надати запитувану інформацію, у загальній кількості одиниць, щодо яких дані запитувались.  Memobust, 2014. OECD Glossary of Statistical Terms.
  Ч006  Частка одиниць, що надали відповідь (Response rate)  Частка одиниць, щодо яких були отримані дані, до загальної кількості одиниць, щодо яких дані запитувались.  Memobust, 2014. OECD Glossary of Statistical Terms.
  Ч007  Частка пропущених помилок (Missed error rate)  Частка помилок у невідредагованих даних, які ніяк не були позначені в конкретному наборі даних.  Memobust, 2014.
  Ч008  Часткова відсутність відповіді (Partial non-response)  Також відома як "невідповідь елементу" визначає випадок, коли одиниця відповідає на запитання спостереження не в повному обсязі.  Memobust, 2014.
  Ч009  Чисте звітне навантаження (Net burden)  Є протилежним значенню валового (звітного) навантаження, яке позначає загальні фактичні витрати підприємств-респондентів на надання відповіді на статистичне спостереження. На відміну від визначення валового звітного навантаження чисте звітне навантаження ураховує "вигоди", які отримують респонденти як компенсацію за здійснений ними внесок у результати статистичного спостереження. Статистичні офіси широко практикують надання певних переваг (вигод) тим респондентам, які є дуже важливими для своєчасного й повного отримання даних, зазвичай це, наприклад, підприємства, які формують тренд цикл у певному виді діяльності. Така практика існує і в спостереженнях за домогосподарствами. Переваги полягають або в отриманні різного роду винагород за участь у статистичному спостереженні або в наданні таким респондентам пільгового та швидкого доступу до статистичної інформації, яка їх цікавить і впливає на рівень їх конкурентоспроможності. Чисте звітне навантаження розраховується як різниця між валовим звітним навантаженням та отриманими вигодами.  Memobust, 2014.
  Ч010  Чутлива комірка (Sensitive cell)  Комірка, знання значення якої дозволяє надмірно точно оцінити внесок окремого респондента. Чутливі комірки визначаються шляхом застосування до їхніх мікроданих правила домінування, наприклад, правила (n,k) або (p,q).  Handbook on Statistical Disclosure Control, 2025.
  Ч011  Чутливість зв’язування записів (Sensitivity)  Відношення кількості пов’язаних пар записів до загальної кількості дійсно узгоджених пар записів. Чутливість вимірює частку правильно класифікованих узгоджень записів.  Memobust, 2014.

Ш
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Ш001  Шум (Noise)  У теорії інформації – випадкові або систематичні явища в даних, які погіршують якість інформації, що міститься в даних. Шум статистичний є терміном, яким позначають величини непоясненої варіації у вибірці.  Статистичний словник / за ред. О. Г. Осауленка, 2012.
  Ш002  Шум зіставлення даних (Matching noise)  Розбіжність між механізмом продукування дійсних даних і механізмом продукування даних шляхом імпутації. Чим більшим є шум узгодження, тим більш віддаленими є загальні висновки щодо набору даних від тих, які могли б бути отримані на підставі суцільного спостереження.  Memobust, 2014.

Ю
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Ю001  Юридична (правова) одиниця (Legal unit)  Юридичні одиниці охоплюють: юридичні особи, існування яких визнається законом незалежно від осіб або установ, які можуть ними володіти або які перебувають у їх складі (є їх членами); фізичні особи, які здійснюють незалежну економічну діяльністю. Юридична одиниця завжди формує або самостійно, або іноді в поєднанні з іншими юридичними одиницями, правову основу для статистичної одиниці, відомої як "підприємство".  Council Regulation (EЕC) № 696/93 (зі змінами).

Я
Код Термін (поняття) українською (англійською) Трактування   Джерело
1 2 3 4
  Я001  Якісні дані (Qualitative data)  Дані, які описують атрибути або властивості, притаманні об’єкту. Властивості поділяються на класи, яким можна присвоювати числові значення. Однак самі значення даних не мають значення, вони просто представляють атрибути відповідного об’єкта.  Glossary of Terms on Statistical Data Editing, 2000.
  Я002  Якість (Quality)  Ступінь, у який набір притаманних об’єкту характеристик задовольняє встановленим вимогам. Якість є багатогранною концепцією. Наріжним каменем загальної системи якості європейської статистичної системи є Кодекс діяльності європейської статистики (European Statistics Code of Practice), який базується на 16 принципах, що охоплюють інституційне середовище, статистичні процеси та статистичні результати, для яких Кодекс діяльності європейської статистики виокремлює п’ять узагальнюючих принципів, які вичерпно описують вимоги до забезпечення якості офіційної державної статистичної інформації, а саме: актуальність; точність і надійність; своєчасність і пунктуальність; узгодженість і порівняність; доступність і ясність.  ISO 9000:2015 Quality management systems – Fundamentals and vocabulary. European Statistics Code of Practice (ES CoP), 16th November 2017. ESS Handbook for Quality and Metadata Reports (EHQMR), 2021 edition.

  ГЛОСАРІЙ ТЕРМІНІВ НАЦІОНАЛЬНОЇ МОДЕЛІ ДІЯЛЬНОСТІ ОРГАНІВ ДЕРЖАВНОЇ СТАТИСТИКИ PDF-версія