С 01.01.2022 респонденты — СМП формы стат. отчетности представляют в форме электронного документа, подписанного ЭЦП.
Справочная информация содержит формы статистической отчетности, утвержденные приказами Росстата и Банка России, являющиеся объектами классификации в Общероссийском классификаторе управленческой документации (ОКУД), формы отраслевой статистической отчетности и иные статистические формы.
Список содержит формы, представляемые организациями или индивидуальными предпринимателями (респондентами) в органы статистики и другие уполномоченные органы.
Обязанность респондентами представлять формы статистической отчетности установлена Федеральным законом от 29.11.2007 N 282-ФЗ «Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации». Постановлением Правительства РФ от 18.08.2008 N 620 установлено, что субъекты официального статистического учета (территориальные органы Росстата) размещают в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» перечень респондентов, в отношении которых в отчетном году проводятся федеральное статистическое наблюдение.
Получить индивидуальные перечни форм федерального статистического наблюдения, подлежащие предоставлению респондентами в органы государственной статистики, сведения о кодах ОК ТЭИ можно в разделе «Получение данных о кодах статистики и перечня форм» на Интернет-портале Росстата по адресу: https://websbor.gks.ru/online/info. Для этого необходимо указать код по ОКПО/идентификационный номер обособленного подразделения, ИНН, ОГРН или ОГРНИП. (См. письма Росстата).
Перечень форм, необходимых к предоставлению, и их XML-шаблоны размещены в личном кабинете респондента на web-сборе по адресу: https://websbor.gks.ru.
Методические указания по предоставлению респондентами данных по формам федерального статистического наблюдения при отсутствии наблюдаемого явления и обеспечению их учета в технологическом процессе сбора и обработки первичных статистических данных утверждены Приказом Росстата от 05.10.2020 N 617.
Постановлением Правительства РФ от 22.06.2021 N 956 утверждено Положение о государственной информационной системе «Цифровая аналитическая платформа предоставления статистических данных».
Внимание!
Об установлении сроков предоставления первичных статистических данных в некоторых формах федерального статистического наблюдения (вместо фиксированной даты вводится диапазон, в рамках которого будет приниматься отчетность) см. Приказ Росстата от 17.12.2021 N 925.
О сроках получения актуального перечня форм различной периодичности см. информацию Росстата.
0601000 | Документация по институциональным преобразованиям в экономике, развитию негосударственного сектора |
0602000 | Документация по макроэкономическим показателям и экономическим балансам |
0603000 | Документация по доходам и уровню жизни населения |
0604000 | Документация по науке и инновациям |
0605000 | Документация по демографическим показателям и правонарушениям |
0606000 | Документация по экономической активности населения, оплате и условиям труда работников |
0607000 | Документация по оптовой торговле |
0608000 | Документация по финансам (государственные финансы и денежное обращение, финансы организаций) |
0609000 | Документация по природным ресурсам и охране окружающей среды, жилищно-коммунальному хозяйству, здравоохранению, туризму и отдыху, образованию и культуре, платным услугам |
0610000 | Документация по статистике промышленности |
0611000 | Документация по сельскому хозяйству |
0612000 | Документация по строительству |
0613000 | Документация по внешнеэкономической деятельности |
0614000 | Документация по розничной торговле и общественному питанию |
0615000 | Документация по транспорту и связи |
0616000 | Документация по ценам и тарифам |
0617000 | Документация по инвестициям |
— | Пилотное статистическое наблюдение |
— | Иные формы статистической отчетности |
Они позволяют узнать коды статистики Краснодарский край, разделить всех предпринимателей и компании по группам, а также выяснить о них необходимую информацию.
УЗНАТЬ КОДЫ ОНЛАЙН
Позволяет получить коды статистики Краснодарский край по ИНН, ОГРН, ОГРНИП, ОКПО
Узнать статистические коды в Краснодарский край можно несколькими способами:
Таким образом, коды статистики Росстат узнать совсем не сложно. Но они необходимы почти для любой юридической операции. После прочтения статьи легче будет ориентироваться в правовом и экономическом пространстве РФ.
Ряд юридических процессов невозможно выполнить, не зная кодов. В этом разделе перечислены наиболее популярные операции:
Коды статистики – это сочетания цифр, присваиваемые юридическому лицу или индивидуальному предпринимателю во время процедуры регистрации. В этой статье описаны виды кодов, их функции и алгоритм получения.
В Российской Федерации существует множество кодов статистики:
Prev Article Next Article
[an error occurred while processing the directive]
[an error occurred while processing the directive]
[an error occurred while processing the directive]Содержание
Текст начинается
Навигация по теме
Кодирование — это любой процесс, который присваивает ответу значение (код). Это означает, что кодирование предполагает либо присвоение кода данному ответу, либо сравнение ответа с набором кодов и выбор того, который лучше всего описывает ответ. Код может быть числовым значением или строкой символов. Могут быть разные способы сделать этот перевод, но альтернативные подходы к кодированию влияют на качество и стоимость производимых данных.
Анкеты обычно содержат два типа вопросов — закрытые вопросы и открытые вопросы. Ответы на эти вопросы влияют на тип выполняемого кодирования. Следующий вопрос является примером закрытого вопроса:
В какой степени спорт важен для предоставления вам следующих преимуществ?
<1/> Очень важно
<2/> Довольно важно
<3/> Не важно
Следующая структура кода является примером открытого вопроса:
Какими видами спорта вы занимаетесь?
Укажите ______________В случае закрытых вопросов категории ответов определяются до сбора, при этом числовой код обычно указывается в вопроснике рядом с каждой категорией ответов. Для открытых вопросов кодирование происходит после сбора и может быть как ручным, так и автоматизированным. Для некоторых вопросов кодирование может быть простым (например, семейное положение). В других случаях, таких как география, отрасль и род занятий, настоятельно рекомендуется использовать стандартную систему кодирования, если таковая имеется. Но для многих вопросов, где не существует стандартной системы кодирования, определение хорошей схемы кодирования является нетривиальной задачей.
Ручное кодирование требует интерпретации и суждения со стороны кодировщика и может различаться между кодировщиками. Благодаря достижениям в области технологий, ограниченности ресурсов и, что наиболее важно, озабоченности по поводу своевременности и качества кодирование становится все более и более автоматизированным.
Как правило, в автоматизированную систему кодирования вводятся два файла. Один файл содержит либо ответы на опрос, либо административные файлы, которые должны быть закодированы, и называется входным файлом. Другой файл называется справочным файлом, который содержит предопределенный набор кодов. Затем для каждой записи из входного файла выполняется поиск в эталонном файле. Если совпадение найдено, код в эталонном файле присваивается соответствующей записи из входного файла. В противном случае код остается пустым. Некоторые из преимуществ автоматизированной системы кодирования заключаются в том, что процесс становится все более быстрым, последовательным и более экономичным.
Статистическое управление Канады уже использует множество автоматизированных систем. Например, файлы данных обследования рабочей силы собираются в региональных управлениях статистики Канады и обрабатываются автоматизированной системой кодирования, которая присваивает коды отраслей и занятий на основе Североамериканской системы отраслевой классификации (NAICS) и Национальной классификации занятий (NOC). ). Отклоненные записи (те, которые не совпадают с письменным ответом) — это единственные данные, которые необходимо кодировать вручную.
В последнее время методы машинного обучения использовались для коммерческого реестра Статистического управления Канады, чтобы помочь присвоить отраслевые коды с использованием названий компаний и деловых адресов. Это приводит к улучшению охвата Реестра предприятий, который является основой выборки для большинства обследований предприятий в Статистическом управлении Канады, и, в конечном счете, к повышению качества данных многих обследований предприятий.
Что-то не работает? Есть ли устаревшая информация? Не можете найти то, что ищете?
Пожалуйста, свяжитесь с нами и дайте нам знать, как мы можем вам помочь.
Уведомление о конфиденциальности
Ann Intern Med. Авторская рукопись; доступно в PMC 2019 22 августа. 2018 5 июня; 168(11): 832–833.
Опубликовано в Интернете 6 февраля 2018 г. doi: 10.7326/M17-2863
PMCID: PMC6705117
NIHMSID: NIHMS1044171
PMID: 294040239
0239
PMID: 294040239
1 и , PhD 1
Информация об авторе Информация об авторских правах и лицензиях Отказ от ответственности
Общепризнано, что статистический анализ должен выполняться путем написания кода хорошего качества в профессиональном статистическом пакете, таком как R, SAS или Stata. Хороший код обеспечивает воспроизводимость, снижает количество ошибок и предоставляет проверяемую документацию анализов, лежащих в основе результатов исследований. В последнее время было предпринято несколько попыток поощрения архивирования кода, соответствующего опубликованным статьям 9.0123 1–5 на том основании, что это повышает прозрачность. Такие усилия были сосредоточены на таких областях, как нейробиология или биоинформатика, которые сильно зависят от анализа, требующего больших вычислительных ресурсов.
Чтобы проверить, как часто авторы использовали статистический код для статей клинических исследований, опубликованных в авторитетном специализированном журнале, и определить качество этого кода.
В середине 2016 года мы добавили в онлайн-систему подачи заявок на тему Европейская урология вопрос о том, использовали ли авторы статистический код, и если да, то готовы ли они представить его, если их статья будет принята. В августе 2017 г. мы рассмотрели 314 статей, впоследствии принятых в журнал. Авторы 40 статей сообщили, что использовали статистический код. Авторы заархивировали код 18 из этих статей вместе с журналом, а остальные 32 отказались это сделать.
Мы случайным образом отобрали и рассмотрели 50 статей, авторы которых не сообщили о коде. Из этих 50 35 не представили статистических данных (например, описательный обзор литературы) или представили только тривиальный анализ (например, одну кривую выживаемости). Остальные 15 включали предметный анализ, такой как большое количество регрессионных моделей, графики или статистика времени до события. Мы связались с соответствующими авторами для этих 15 статей; 8 сказали нам, что они не использовали код, но 7 ответили, что они действительно использовали код и что их первоначальный ответ был ошибочным. В 6 из этих 7 случаев авторы отказались предоставить свой код в журнал.
Затем мы проверили все полученные наборы кодов, за исключением кода, связанного с 3 статьями, представленными авторами, прошедшими обучение в нашей группе. Большая часть кода практически не содержала аннотаций и часто повторялась. Для половины статей проверенный код не включал форматирование для представления ().
Оценка кода 16 опубликованных статей.
Домен | Оценка | N |
---|---|---|
Хорошо ли аннотированы коды? | Обширная аннотация, позволяющая существенно воссоздать код с использованием аннотаций. | 0 |
Умеренная аннотация, чтобы на основе аннотаций можно было воссоздать хоть какой-то код. | 2 | |
Небольшая аннотация или ее отсутствие. | 14 | |
Код не повторяется? | Удачное использование циклов и макросов, так что повторяющийся код будет небольшим или только тривиальным. | 0 |
Умеренное количество повторяющегося кода (около 10 строк или меньше). | 0 | |
Без использования циклов или макросов и многократного повторения кода (10 строк и более). | 15 | |
Неприменимо; нет возможности повторения кода. | 1 | |
Включает ли код форматирование для представления? | Язык разметки или другие методы, используемые для создания форматированного вывода для всех или почти всех результатов статьи. | 3 |
Язык разметки или другие методы, используемые для создания форматированного вывода, требуют нетривиальных изменений или многие результаты не отформатированы. | 5 | |
Неформатированный вывод. | 8 |
Открыть в отдельном окне
Статистический код не использовался более чем для трети статей, опубликованных в высокоэффективном специализированном медицинском журнале, которые включали статистический анализ вне испытаний. Ни одному набору кода не удалось получить даже средние оценки по трем основным и общепринятым критериям программного обеспечения. Это не поверхностная проблема. Например, отсутствие кода, который форматирует числовой вывод, увеличивает риск ошибок транскрипции; повторяющийся код может привести к противоречивым анализам.
У нас есть три рекомендации. Во-первых, практика и принципы программного обеспечения должны стать основной частью учебных программ по биостатистике, независимо от степени (бакалавриат или аспирантура) и предмета (биостатистика, общественное здравоохранение или эпидемиология). Учитывая, что студентам придется писать код, когда они придут выполнять анализ в качестве практикующих исследователей, нам трудно понять, почему лишь немногие программы на получение степени в области количественной медицины учат хорошей практике кодирования. Во-вторых, должна быть внутренняя экспертная оценка статистического кода. Коллеги должны регулярно обмениваться кодом друг с другом в целях конструктивной критики так же, как они обмениваются черновиками научных статей. В-третьих, код, связанный с опубликованными исследованиями, должен храниться в архиве. Это не только повысит прозрачность и воспроизводимость, но и поможет гарантировать, что исследователи будут писать более качественный код. Один исследователь, с которым мы связались, сказал нам, что он не хотел архивировать свой код в журнале, потому что он «не предпринял никаких усилий, чтобы сделать его… пригодным для использования другими», в результате чего большая его часть была «грязной». Мы считаем, что ценность хорошо написанного кода выходит далеко за рамки косметического, и что «грязный» код вполне может привести к научным ошибкам.
Неиспользование кода статистического программирования или написание кода низкого качества серьезно угрожает достоверности научных результатов. Мы призываем медицинское исследовательское сообщество принять немедленные меры по исправлению положения.
Финансирование
Эта работа была поддержана Грантом поддержки онкологического центра Национального института здравоохранения/Национального института рака для MSKCC (номер гранта P30-CA008748).
Конфликта интересов нет
1. Эглен С.Дж., Марвик Б., Гальченко Ю.О., и соавт. К стандартным методам обмена компьютерным кодом и программами в нейробиологии. Нат Нейроски 2017;20(6):770–773. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
2. О’Нил К., Бринкман Р.Р. Публикация кода необходима для биоинформатики воспроизводимой проточной цитометрии. Цитометрия Часть А 2016;89(1):10–11.
Об авторе