Статистика как наука

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. История развития статистики как науки

Термин «статистика» произошел от латинского слова «статус» (status), что означает «состояние и положение вещей» Возникновение статистики было связано с потребностями государственного управления. Уже ранние государства -- Китай. Египет. Древняя Греция -- нуждались в данных о населении и его составе, имущественном положении граждан, количестве скота, земельных угодий и т. д., положивших начало статистической практике. Потребности в статистических данных многократно возросли в период становления и развития капитализма, что стимулировало формирование статистики как науки.

Статистика как наука стала развиваться со второй половины XVII в., когда в Европе сложились две основные школы: в Англии -- математическая школа статистики, в Германии -- описательная школа статистики.

Представителем первой школы был У. Петти (1623-16В7). который считается основоположником статистической науки, впервые широко применившим математику для экономического анализа. Его «политическая арифметикам основывалась на точном наблюдении и подсчете экономических явлений.

Представителями описательной школы статистики были немецкие ученые Г. Конринг (1606-1661) и Г. Ахенваль (1719-1772). Основной целью статистики они считали описание политического состояния и достопримечательностей государства, где числовые характеристики были лишь частью предмета статистики.

В науку термин статистика ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», преподававшегося в университетах Германии, на «Статистику», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины.

Статистика-это общественная наука, которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов.

Дальнейшее развитие статистики связано с именами А. Кетле (1796-1В74). Ф. Гальтоиа (1В22-1911). К. Пирсона (1857-1936). В. Госсета (1876-1936), Р. Фишера (1890-1962). Считается, что А. Кетле положил начало третьему напревлению статистической науки -- статистико-математическому. Ему принадлежит термин «социальная физика». Так он называл науку, изучающую закономерности массовых общественных явлений, к анализу которых могут быть применены математические методы. В целом представители статистико- математического направления внесли существенный вклад в развитие методологии статистической науки (ряды распределения, теория корреляции).

История формирования и развития статистики как науки свидетельствует о том, что она сложилась в ходе научного обобщения накопленного учетно-статистического опыта, обусловленного потребностями эффективного управления массовыми явлениями в обществе.

Значительный вклад в развитие статистики как науки сделали отечественные и зарубежные ученые: В. Л. Бек, П. Г. Ваижии, С. С. Герасименко, К. Ф. Герман, А. В. Головач, В. К. Гаркавый, Ф. Г. Долгушекский, Я. М. Эрих. А. М. Ерина, 3.0. Пальяи, 0. В. Козырев, В. С. Козлов, А. Т. Опря, Л. И. Пастер и др.

Для современного уровня статистической науки характерно то, что, наряду с развитием статистических и экономико-математических методов анализа социально-экономических явлений, все более широко используется компьютерная техника. Это не только значительно расширяет охват совокупностей, но и совершенствует саму систему статистического анализа.



2. Понятие предмета и метода статистики

Как и любая другая наука, статистика имеет свой предмет и метод исследования. Статистика изучает количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной или содержанием, а также исследует количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени. Такое изучение основывается на системе категорий и понятий, отражающих наиболее общие и существенные свойства, признаки, связи и отношения предметов и явлений объективного мира.

Объектом изучения статистики является общество во всем многообразии его форм и проявлений. Предметом статистики выступают размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений. Свой предмет статистика изучает при помощи своего специфического метода. Метод статистики- это совокупность приемов, пользуясь которыми статистика изучает свой предмет.

Статистическое исследование состоит из 3 этапов:

1) Статистическое наблюдение

2) Сводка и группировка результатов наблюдения

3) Анализ полученных сводных материалов

Статистическое изучение тех или иных явлений предполагает как обязательное условие наличие информации, сведений об этих явлениях, поэтому первый этап, начало статистического исследования сводится к сбору необходимой информации. Научно организованный сбор сведений, заключающийся в регистрации тех или иных фактов, признаков, относящихся к каждой единице изучаемой совокупности, называется статистическим наблюдением.

В результате статистического наблюдения образуется масса первичной информации (сведений) о каждой единице совокупности. Чтобы получить характеристику всей исследуемой совокупности в целом, первичные данные должны быть подвергнуты обработке, обобщению. Обработка собранных первичных данных, включающая их группировку, обощение и оформление в таблицах, составляет второй этап статистического исследования, который называется сводкой.

На третьем этапе статистического исследования на основе итоговых данных сводки осуществляется научный анализ исследуемых явлений: рассчитываются различные обобщающие показатели в виде средних и относительных величин, выявляются определенные закономерности в распределениях, динамике показателей и т.п.

Таким образом, любое законченное статистическое исследование проходит в 3 этапа, между которыми, разумеется, могут быть перерывы во времени.

3. Характеристика статистической методологии

Статистическая методология -- это комплекс специальных, присущих только статистике методов и приемов исследования. Она базируется на общефилософских (диалектическая логика) и общенаучных (сравнение, анализ синтез) принципах. Важнейшими особенностями статистической методологии являются: конкретность исследования; установление, прежде всего, сущности явления с учетом места и времени его развития; выделение однородных совокупностей, прежде всего, социальных и экономических типов изучаемого явления; разработка новых и модернизация существующих приемов и методов исследования в связи с изменением сущности и форм изучаемых явлений и процессов общественной жизни; применение системы показателей, позволяющих дать всестороннюю характеристику изучаемых явлений и процессов, закономерностей изменения их размеров и количественных соотношений.

В соответствии с принципами диалектической логики, любое общественное явление статистика рассматривает не изолированно, а в неразрывной связи с другими факторами. В процессе анализа выделяются факторы, обуславливающие вариацию значений признаков в пределах совокупности. Оцениваются эффекты влияния факторов и теснота причинно-следственных связей. При этом статистика опирается на такие диалектические категории, как количество и качество, необходимость и случайность, причинность, закономерность, единичное и массовое, индивидуальное и общее.

Как правило, общественные явления динамичны. Поэтому статистика изучает их в развитии, оценивая тенденции и циклические колебания, интенсивность динамики и структурных изменений.

Рассматривая совокупности элементов, статистика, с одной стороны, определяет в них похожие черты и отличия, объединяет элементы в группы, выделяя отдельные типы и формы явлений, а с другой -- обобщает информацию как по отдельным группам, так и по совокупности в целом.

В процессе исследования своего предмета статистика может использовать и другие общенаучные методы, например аналогию (перенесение свойств одного предмета на другой) или гипотезу (научно обоснованное предположение о возможных причинных связях между явлениями).

Особенности статистической методологии связаны, во-первых, с точным измерением и количественным описанием массовых общественных явлений; во-вторых, с использованием обобщающих показателей для характеристики объективных статистических закономерностей.

Статистическое исследование последовательно проходит три стадии. Первая стадия -- сбор первичного статистического материала путем регистрации фактов или опроса респондентов. На второй стадии собранные данные подвергаются систематизации и группировке -- от характеристик отдельных элементов переходят к обобщающим показателям в форме абсолютных, относительных или средних величин.

Третья стадия предполагает анализ вариации, динамики. взаимосвязей и интерпретацию полученной статистической информации, все стадии объединяются целью исследования. На каждой из ник применяются те методы, которые могут дать всестороннюю характеристику исследуемого явления. Так, массовое статистическое наблюдение дает информационную базу для статистических обобщений и характеристики объективных закономерностей. На второй стадии -- стадии обобщения данных массового наблюдения -- элементы совокупности классифицируют по определенным признакам. В арсенале статистических методов анализа (третья стадия) -- методы изучения вариации, дифференциации и стабильности, скорости и интенсивности развития, обобщающие индексы, регрессионные модели и т. д. Исследуя разнообразные общественные явления и процессы, статистический метод приспосабливается к их особенностям. Но в любом исследовании выявляются присущие статистическому методу особенности -- массовость данных, количественное измерение, обобщение.

Широкое применение табличного и графического методов обусловлено возможностью компактно и рационально подавать результаты обобщения статистической информации с помощью таблиц и графиков, а также наглядно представлять выявленные закономерности.

Перед тем, как использовать статистические методы в конкретном исследовании необходимо определить суть изучаемого явления, его существенные свойства. Теоретический анализ дает полное представление о природе и логике предмета познания. Это -- объективная основа методологических решений.

Статистическая методология получила развитие в работах видных отечественных ученых-статистиков: В. С. Немчинова, С. Г. Струмилина, В. Н. Ставровского, В. И. Хотимского, Б. С. Ястремского, д. Я. Боярского^ Т. В. Рябушкина. Н. К. Дружинина и многих других.



4. Теоретические основы статистики как науки. Отрасли статистики

Объектом статистического исследования являются статистические совокупности.

Статистическая совокупность -совокупность социально-экономических объектов или явлений общественной жизни, объединенных некоторой качественной основой, общей связью, но отличающихся друг от друга отдельными совокупностями. Каждый отдельно взятый элемент данный совокупности единицы статистической совокупности.

Единица статистической совокупности - это первичный неделимый элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации (например, одна кредитная организация).

Единицы статистической совокупности обладают определенными свойствами, именуемыми в статистике признаки (например, признаки кредитной организации: размер уставного капитала, численность работников, форма собственности, размер активов, пассивов и т.д.)

Признаки - это свойства характерные черты или особенности явлений которые могут быть охарактеризованными рядом статистических величин)

Признаки бывают:

- по форме внешнего выражения признаки делятся на:

1. Атрибутивные описательные, качественные, например, профессия: учитель, водитель; национальность: русский, украинец; пол: женский, мужской.

2. Количественные. Например: возраст человека, численность населения, размер посевной площади.

А). дискретные - это признаки, которые могут принимать только отдельные значения без промежуточных значений между ними, как правило целочисленные. Например: количество членов в семье, количество стульев в аудитории.

Б). Непрерывные - эти признаки могут принимать любые значения, как целые, так и дробные. Например, прибыль коммерческих банков.

Признаки бывают первичные и вторичные.

- Первичные признаки лежат в основе программы сбора первичного статистического материала. Например, сумма активов и прибыли ряда коммерческих банков.

- Вторичные - это признаки, которые характеризуются в процессе обработки и анализа статистических данных. Например, рентабельность активов банков.

Наряду с общими признаками обуславливающими количественную определенность совокупности, единиц совокупности так же обладают индивидуальными особенностями и различиями отличающими их друг от друга, т.е. существует вариация признаков.

Вариация - это различные значения одного и того же признака у отдельных единиц входящих в данную совокупность.

Именно наличие вариации и предопределяет необходимость статистики.

Предметом статистики являются размеры и количественные соотношения массовых социально-экономических явлений и процессов, закономерности их связи и развития. Например, численность населения, его благосостояния, экономические показатели предприятия.

Количественную характеристику статистика выражает через определенного рода числа, которые именуются статистическими показателями.

Статистический показатель - это количественно-качественная обобщающая характеристика, единиц совокупности или совокупности в целом.

Величина статистического показателя определяется в результате измерения объектов и меняется в зависимости от методологических особенностей его построения.

Под статистической методологией понимается система приемов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязи социально - экономических явлений.

Любое статистическое исследование состоит из трёх этапов:

1. Статистическое наблюдение.

2. Сводка и группировка результатов наблюдения.

3. Это анализ полученных обобщающих показателей.

В процессе исторического развития в составе статистики как единой науки выделились и получили известную самостоятельность следующие отрасли:

1. Общая теория статистики, которая разрабатывает понятие категорий и методы измерения количественных закономерностей общественной жизни.

2. Экономическая статистика изучающая количественные закономерности процессов воспроизводства на различных уровнях.

3. Социальная статистика, изучающая количественную сторону развития социальной инфраструктуры общества (статистика здравоохранения, образования, культуры, моральная, судебная и др.).

4. Отраслевые статистики (статистика промышленности, агропромышленного комплекса, транспорта, связи и т.д.).

Все отрасли статистики, развивая и совершенствую свою методологию способствуют развитию статистической науки в целом.

5. Статистическое наблюдение. Этапы его проведения. Общая характеристика

Статистическое наблюдение - это первый этап любого статистического исследования представляющий собой массовое планомерное научно-обоснованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.

Однако на каждый сбор сведений является статистическим наблюдением.

О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда:

- Обеспечивается регистрация устанавливаемых факторов, специальных учетных документов;

- Изучаются статистические закономерности, которые проявляются лишь в массовом процессе, поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим.

Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно проводится по специально разработанному плану.

Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что охватывает большое число случаев, проявление исследуемых явлений и процессов, достаточные для получения достоверных сведений.

Систематичность статистического наблюдения заключается в том, что оно должно проводится систематически или непрерывно или регулярно. Статистическое наблюдение проводится органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, экономическими службами банков, бирж, фирм.

Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:

1) подготовка наблюдения;

2) проведение массового сбора данных;

3) подготовка данных к автоматизированной работе;

4) разработка предложений по совершенствованию стат. наблюдения.

Первый этап включает:

- определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации;

- разработку документов для сбора данных;

- выбор отчетной единицы, методов и средств получения данных и т.п.

Второй этап включает работы по заполнению статистических формуляров.

На третьем этапе собранные данные подвергаются арифметическому и логическому контролю.

На четвертом этапе производится:

- анализ причин, которые привели к неверному заполнению стат. бланков;

- разработка предложений по совершенствованию наблюдения.

6. Методология статистического наблюдения: цель, объект, единица, программа, место и время наблюдения

Цель наблюдения - получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов.(Например, целью микропереписи населения России в 1994г. было получение данных о численности, составе населения, условиях его проживания)

При организации наблюдения важно точно определить, что именно подлежит обследованию, т. е. установить объект наблюдения.

Объектом стат. наблюдения называется совокупность единиц изучаемого явления, о которых должны быть собраны стат. данные. (Объектом наблюдения может быть совокупность физ. лиц (население страны, отдельного региона); юр. Лица (предприятия, банки ит.д.).

Наряду с определением объекта стат. наблюдения необходимо определить единицу совокупности, а также установить единицу наблюдения.

Единица наблюдения - это первичный элемент объекта статистического наблюдения, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации.

Единица совокупности - это та первичная ячейка, от которой должны быть получены необходимые стат. сведения. Например, при проведении переписи торгового оборудования единицей наблюдения является торговое предприятие, а единицей совокупности - его оборудование.

Основным вопросом стат. наблюдения является его программа, под которой понимают перечень показателей, подлежащих изучению.

Обычно программа оформляется в виде документа, называемого статистическим формуляром. Статистический формуляр - это документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения.

Различают 2 вида носителей информации: индивидуальные и списочные формуляры.

Индивидуальный формуляр содержит сведения об одной единице совокупности. В списочном формуляре содержатся данные по нескольким единицам совокупности. К статистическим формулярам составляется инструкция.

Инструкцией называют совокупность разъяснений и указаний, главным образом по программе статистического наблюдения.

Формуляр и инструкция по его заполнению составляют инструментарий статистического наблюдения.

1.Выбор места и времени наблюдения.

Место наблюдения включает, все места, где находятся единицы наблюдения.

Выбор времени предусматривает решение двух вопросов:

А) Определение критического момента времени.

Б) Определение срока (периода) наблюдения.

Критическим моментом времени называют момент по состоянию, на который регистрируются сведения, собираемые в процессе наблюдения.

Срок наблюдения - это время от начала до окончания сбора сведений, т.е. время в течении которого заполняются статистические формуляры.

2.Инструктаж и расстановка кадров.

3.Выбор формы, вида и способа наблюдения.



7. Формы, виды и способы наблюдения. Характеристика

В статистической практике различают три формы статистического наблюдения:

1).Отчетность - это такая организационная форма при которой единицей наблюдения предоставляют сведения о своей деятельности в виде формуляров регламентированного образца, особенность отчетности заключается в том, что она обязательна, документально обоснована и юридически подтверждена подписью руководителя.

2). Специально организованное наблюдение - это переписи и специальные обследования, проводимые по тем явлениям общественной жизни по которым отсутствует отчетность., либо необходимо дополнить данные той или иной отчетности, либо провести разовое детальное обследование, какого либо явления или процесса общественной жизни (Пример, перепись населения)

3).Регистр - это форма непрерывного статистического наблюдения за долговременные процессы имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированный конец.

Практики-статистики различают регистры предприятий (ЕГРПО - единый государственный регистр предприятий и организаций всех форм собственности, и регистры населения - это регулярно актуализируемый поименованный перечь жителей страны.)

Виды статистического наблюдения.

- По степени охвата единиц совокупности наблюдения может быть:

1).Сплошным - обследованию подвергаются все без исключения единицы совокупности. (например, перепись)

2). Не сплошным - учету подвергаются часть совокупность отобранная специальным образом. (например, микро перепись 5% населения)

Не сплошное может быть проведено следующим образом:

А) Выборочное наблюдение - отбираются единицы случайным образом.

Б) Наблюдение основного массива - обследованию подвергаются самые существенные, наиболее крупные единицы изучаемой совокупности, которые по основному признаку имеют наибольший удельный вес совокупности.

В). Монографическое обследование - детальному обследованию подвергаются отдельные единицы совокупности, обычно представители каких - либо новых типов и явлений.

- По времени регистрации фактов различают следующие виды статистического наблюдения:

1). Непрерывное - учет фактов ведется по мере их возникновения (например, регистрация браков и разводов)

2). Периодическая - регистрация фактов производится через равные промежутки времени.

3). Единовременные - проводятся один раз или через неравные промежутки времени, т.е. по мере возникновения потребности тех или иных данных.

Способы наблюдения

1). Непосредственное наблюдение - сами регистраторы производят подсчет, измерение и на этом основании производят записи в формуляре наблюдения.

2). Документальное наблюдение - необходимые сведения получают из документов статистических отчетов, которые являются формами первичного учета организаций.

3). Опрос - сведения фиксируются со слов опрашиваемой единицы:

А). Экспедиционный - опрашиваемое лицо отвечает на вопросы регистратора, который сам заполняется статистический формуляр.

Б). Корреспондентский - осуществляется путем рассылки статистическими органами, бланком обследования с просьбой ответить на поставленный вопрос.

В). Само регистрация - документы заполняют сами опрашиваемые.

Г). Анкетный - заполнение анкеты.

Д). Явочный.

8. Ошибки статистического наблюдения

Расхождение между расчетным и действительным значениями изучаемых величин называется ошибкой наблюдения.

В зависимости от причин возникновения различают:

- ошибки регистрации;

- ошибки репрезентативности.

Ошибка регистрации - это отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его значением. Этот вид ошибок может быть и при сплошном, и при несплошном наблюдении.

Ошибки регистрации бывают - случайные и систематические.

Случайные ошибки - это результат действия различных факторов (например, цифры переставлены местами, перепутаны графы при заполнении формуляра и т. п.).

Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденцию либо к увеличению, либо к уменьшению значения показателей по каждой единице совокупности. Примером может служить округление возраста населения при проведении социологических опросов населения. Многие опрашиваемые, например, вместо 48-49 и 51-52 лет говорят, что им 50.

Систематические ошибки характерны только для несплошного наблюдения. Причина их возникновения состоит в том, что отобранная и обследованная совокупность недостаточно точно воспроизводит (репрезентирует) всю исходную совокупность в целом.

Отклонение значения показателя обследованной совокупности от его величины по исходной совокупности называется ошибкой репрезентативности.

Они также бывают случайные и систематические.

Случайные ошибки возникают, если отобранная совокупность неполно воспроизводит всю совокупность в целом.

Систематические ошибки репрезентативности появляются вследствие нарушения принципов отбора единиц из исходной совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению.

Чтобы избежать ошибок необходимо:

1) обеспечить качественное обучение персонала, который буде проводить наблюдение;

2) организовать специальные частичные или сплошные контрольные проверки правильности заполнения стат. формуляров;

3) провести логический и арифметический контроль полученных данных после окончания сбора информации.

Арифметический контроль основывается на использовании количественных связей между значениями различных показателей.

Логический контроль основывается на знании взаимосвязей между логическими показателями. Например, человек в возрасте 6 лет не может иметь высшего образования.

Обычно для исправления ошибок, выявленных в ходе логич. контроля, требуется повторно обратиться к источнику сведений.

9.Сводка и группировка статистических данных. Задачи, решаемые с помощью метода группировок.

Сводка - это второй этап любого статистического исследования, когда первичные данные собраны в процессе статистического наблюдения систематизируются и обобщаются для выявления типичных черт и закономерностей.

Цель сводки: получение обобщенных статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определение статистических закономерностей.

Программа сводки состоит из следующих этапов:

1). Выбор группированного признака

2). Определения порядка формирования групп

3). Разработка системы статистических показателей для характеристики объекта в целом и по группам.

4). Разработка макета статистических таблиц, в которых должны быть представлены результаты сводки.

Виды

- По глубине обработки материала сводка бывает:

1). Простая - производится подсчет итогов по всей совокупности в целом.

2). Сплошная - производится группировка единиц совокупности подсчет итогов по каждой группе и совокупности в целом, представления полученных данных в виде статистических таблиц.

- По форме обработки сводка бывает:

1). Децентрализованная - обработка материала осуществляется поэтапно от отдельных территорий к центру.

2). Централизованная - собранный материал поступает в одну организацию, где, подвергается обработке.

- По технике выполнения сводка бывает:

1). Механизированная

2). Ручная

В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировки.

Группировка - это разделение единиц изучаемой совокупности на однородные группы по определенным существенным для них признаков.

Признак по которому происходит объединенные отдельных единиц совокупности в однородные группы называются группированными с помощью метода группировок решаются следующие задачи:

1). Выявление социально-экономических типов явлений.

2). Изучение структуры явлений и структурных сдвигов происходящих в нем.

3). Выявление связи и зависимости между явлениями.

Особым видом группировки являются классификации, представляющие собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различий единиц наблюдаемого объекта. Классификации выступают в роли своеобразного статистического стандарта.

9. Виды статистических группировок. Характеристика. Примеры

1). Типологическая - разбиение исходной совокупности на группы по качественному признаку (например, группировка населения по полу)

Их задача - выявление социально-экономических типов или однородных в существенном отношении групп.

№ п/п	Социально-экономические типы	Мужчины	Женщины
		1980	1992	1980	1992
1.	Работники	-	-	-	-
2.	Крестьяне	-	-	-	-
3.	Служащие	-	-	-	-

2). Структурная - изучение структуры определенного явления (например, население по среднедушевому доходу).

Их задача - изучение состава отдельных типических групп при помощи объединения единиц совокупности, близких друг к другу по величине группировочного признака.

№ п/п	Количество посадочных мест	Количество столов	Число занятых	Товарооборот на 1 место
1.	до 25	-	-	-
2.	16 - 50	-	-	-
3.	51 - 70	-	-	-
4.	71 - 100	-	-	-

3). Аналитическая - исследование взаимосвязи между отдельными явлениями (например, группировка коммерческих банков по величине капитала и сумме депозитов физических лиц).

Их задача - выявления влияния одних признаков на другие (выявить связь между социально-экономическими явлениями).

№ п/п	Группы магазинов по числу рабочих мест	Число магазинов	Товарооборот
			на 1 работника	на 1 раб. место
1.	до 5	100	12,0	13,0
2.	6 - 10	50	14,0	16,0
3.	11 - 15	10	15,0	17,0
4.	16 - 20	4	30,0	39,0
5.	21 - 25	2	31,0	42,0

При аналитической группировке все признаки делятся на две группы:

А). Факторные (Х) - это признаки, которые лежат в основании группировки и от которых зависят соответствующие результативные признаки.

Б). Результативные (У) - например, успеваемость по дисциплине - это результативный (У) признак, а посещаемость занятий - это факторный признак (Х).

В зависимости от количества признаков, которые лежат в основании группировки бывают:

1). Простые - в основании лежит один признак.

2). Комбинационные - в основании лежит несколько признаков взятых в комбинации.

10. Принципы построения группировок

Важнейший вопрос группировки это определение необходимого количества групп.

Если в основании лежит качественный признак, то количество выделенных групп определяется самим этим признаком.

Если в основании группировки положен количественный признак, то число групп зависит от количества единиц исследуемого признака и степени их колеблемости, не допускается образование пустых групп.

Для определения числа образуемых групп используют формулу Стерджесса.

где n - число образуемых групп

N - численность единиц в исходной совокупности

Когда определено число групп, то следует определить интервал группировки.

Интервал группировки - это значение признака находящегося в определенных границах.

- нижняя граница интервала

- верхняя граница интервала

Интервалы группировки бывают:

А.) Открытые - имеют одну границу. Например: до 10, свыше 50.

Б) Закрытые - имеют обе границы. Например: 10-20; 20-30; и т.д.

В). Равные - величины между интервалами одинаковые. Например: 10-20.

Г). Не равные - возрастают или убывают в арифметической или геометрической прогрессии.

Величина равного интервала определяется по следующей формуле:

где i величина интервала

- наибольшее значение совокупности.

- наименьшее значение совокупности.

n- Количество групп.

После определения группировачного признака и величин интервала данные сводки и группировки представляют в виде рядов распределения.

11. Ряды распределения. Их виды. Построение дискретных и интервальных вариационных рядов

Статистический ряд распределения - это упорядоченное распределение единиц исходной совокупности на группы по какому - либо существенному признак.

Каждый ряд распределения имеет два элемента.

1) Варианта (Х) - отдельное значение признака.

2) Частота (f) - число повторений признаков.

В зависимости от группировачного признака различают:

1) Атрибутивные ряды распределения (построенные по количественному признаку)

2) Вариационные ряды распределения (построенные в порядке возрастания или убывания количественного признака)

В зависимости от характера вариации изучаемого признака вариационные ряды делятся на:

А) Дискретные - если значение признака представлены в виде целых чисел.)

Для графического изображения дискретных вариационных рядов используется полигон распределения, на оси абсцисс откладываются индивидуальные значения признаков (х), на оси ординат соответствующие частоты (f).

Б) Интервальные - значение признака представлены в виде интервала.

Для графического изображения интервальных рядов используется гистограмма, на оси абсцисс откладываются отрезки длина которых равна величинам интервалов. (основание прямоугольники)

По оси ординат откладываются соответствующие частоты. Так же интервальные ряды изображаются в виде кумуляты. Для ее построения необходимо вычислить накопленные частоты.

Накопленная частота - это сумма всех предшествующих частот.

По оси абсцисс откладываются верхние границы интервалов, а по оси ординат накопленные частоты.

12. Статистические таблицы. Характеристика и классификации

Результаты сводки и группировки оформляются в виде статистических таблиц, которые имеют два элемента:

1). Подлежащие - это объект характеризующий цифрами.

2). Сказуемое - это система показателей, которыми характеризуется объект изучения.

Сказуемое формирует верхние заголовки и составляет содержание граф о логически последовательном расположении показателей. В зависимости от характера подлежащего различают следующие виды таблиц:

1) Простые:

А). Монографические - характеризуют не всю совокупность единиц изучаемого объекта, а только отдельную группу.

Б). Перечневые - подлежащее содержит перечень единиц изучаемого объекта.

2) Сложные:

А). Групповые - подлежащее содержит группировки единиц совокупности по одному количественному или атрибутивному признаку.

Б). Комбинационные - таблицы содержат группировки по двум и более признакам.

13. Правила построения и анализ статистических таблиц

Таблицы должны оформляться следующим образом:

1. Каждая таблица должна иметь название из которого становится понятно какой круг вопросов излагается и иллюстрируется таблицей. Должны быть указаны объект, время и единицы измерения, если они одинаковы для всей таблицы.

2. Если единицы измерения разные, то они указываются в верхних и боковых заголовках таблицы.

3. Графы необходимо нумеровать, т.к. это удобно при последующем анализе и переносе таблицы.

4. Не стоит строить громоздких таблиц, некоторые графы и строки целесообразно объединить в прочее.

5. В каждой табличной клеточке должно стоять число, но могут быть и пропуски:

А). Если нет сведений, то ставится многоточие.

Б). Если отсутствует само явление, то ставится прочерк.

В). Если очень малое число по сравнению с другими, то ставится 0,0.

Г). Если не подлежит заполнению, то ставится х.

14. Понятие и виды статистических показателей

Для отображения и изучения количественной и качественной сторон явлений и процессов общественной жизни в макроэкономической статистике используется система показателей. Статистический показатель непосредственно связан с количественной стороной социально-эконо-мического явления. Нельзя назвать конкретный статистический показатель без упоминания его качественного содержания. Таковы, например, показатели объема валового внутреннего продукта, реальных располагаемых денежных доходов, объема платных услуг, средней продолжительности жизни населения, индекс потребительских цен на товары и услуги.

Конкретный статистический показатель в его полной определенности содержит: количественную определенность, качественную определенность, определенность пространства и определенность времени.

Понятие статистического показателя, относящееся к конкретному явлению, но взятое в общем виде, всегда содержит в себе качественную определенность. Показатель в макроэкономической статистике - это обобщенная количественная характеристика качественно определенного социально-экономического явления. Этим и обусловлено многообразие конкретных статистических показателей.

Статистический показатель может относиться: к отдельному явлению (объекту), например, к отдельному промышленному предприятию; к группе объектов одного и того же вида, например, к совокупности предприятий определенной отрасли; ко всей совокупности явлений, например, ко всему хозяйству страны. В соответствии с этим показатели подразделяются на индивидуальные, групповые (частные) и общие. Последние две категории называют сводными показателями. Показатели, относящиеся к части территории страны, называют региональными (или территориальными); показатели, относящиеся к отдельным отраслям хозяйства, - отраслевыми, а показатели, относящиеся к хозяйству в целом, - совокупными по стране. Статистические показатели получают также наименование в связи с тем, какие свойства (признаки) явления они отображают. Статистические показатели выражаются в форме абсолютных, относительных и средних статистических величин. Сводные статистические показатели получаются путем обобщения (обработки) массовых данных о социально-экономических явлениях, собираемых в процессе статистического наблюдения. Они дают возможность обнаружить присущие совокупностям (общим или частным) этих явлений закономерности количественных изменений.

Поскольку статистические данные (конкретные значения конкретных показателей) используются в анализе экономического и социального развития и в качестве исходной информационной базы расчетов, между социально-экономической статистикой и макроэкономикой существует тесная взаимосвязь, а между показателями микроэкономики и статистическими показателями, отображающими ход их движения, - единство. Это единство строится на единой основе разработки методологии, чем обеспечивается одинаковость их содержания, на единстве систем измерения. Нарушение этих условий порождает несопоставимость статистических показателей.

Каждая отрасль макроэкономической статистики (часть, раздел) разрабатывает специфические показатели. Как различные свойства, стороны предмета познания взаимосвязаны, так и отображающие их статистические показатели должны быть взаимосвязаны и представлять собой целостную и логичную систему.

Системы показателей, разработанные отдельными отраслями статистики, являются в своей основе подсистемами единой системы показателей социально-экономической статистики, на высшем уровне которой находятся наиболее обобщающие показатели. Связи и взаимозависимость социально-экономичес-ких явлений и процессов обусловливают соответствующую связь показателей системы макроэкономической статистики. Она содержит взаимосвязанные показатели, характеризующие отдельные стороны жизни общества, и сводные обобщенные показатели в виде системы национальных счетов и балансов.

15. Относительные показатели. Их виды и взаимосвязь

Относительная величина представляет собой результат деления одной абсолютной величины на другую и выражает соотношения между количественными характеристиками социально-экономических явлений и процессов. Относительные величины могут быть выражены в коэффициентах, процентах, промилле, продецемилли и т.д.

Виды относительных величин.

1) Относительная величина плана (ОВП).

Определяется, как отношение планового-показателя в текущем (отчетном) периоде к фактическому показателю предшествующем (базисном) периоде и показывает во сколько раз планом предусмотрено изменения изучаемого показателя в текущем периоде по сравнению с предшествующем.

,

где - это плановой показатель в текущем периоде. - фактический показатель в предшествующем периоде.

2) Относительная величина выполнения плана (ОВВП).

Определяется, как отношение фактического показателя в текущем периоде к плановому показателю за этот же период и показывает во сколько раз изучаемый показатель изменился в текущем периоде по сравнению с планом.

где - фактический показатель в текущем периоде.

3) Относительная величина динамики (ОВД).

Определяется, как отношение фактического показателя в текущем периоде к фактическому показателю в базисном (предшествующем) периоде и показывает изменение изучаемого явления во времени.

.

Между данными показателями существует взаимосвязь:

ОВД=ОВП*ОВВП

4) Относительная величина структуры (ОВС).

Определяется, как отношение части совокупности ко всей совокупности в целом.

5) Относительная величина координации (ОВК).

Определяется, как отношение двух частей одной совокупности, при этом какая - то одна часть исходной совокупности как правило наименьшая по количественному признаку выбирается в качестве базы сравнения, а другая сравнивается с ней.

6) Относительная величина сравнения ().

Определяется, как отношение между одноименными величинами относящимися к разным совокупностям, но взятыми за один и тот же период времени.

7) Относительная величина интенсивности (ОВИ).

Характеризует степень распространения изучаемого явления в определенной среде. Она вычисляется путем сравнения разноименных величин, находящихся в определенной связи между собой.

16. Средние показатели. Их сущность и значение

Средние показатели представляют собой обобщающие характеристики, которые характерным проявлением признака рассматриваемой совокупности. Средние показатели присущи всем единицам совокупности. Они позволяют поглотить те отклонения, значения которых проявляются под воздействием случайным фактором. Применения на практике средних величин позволяет охарактеризовать изучаемые явления одним числом несмотря на то, что у различных единиц совокупностей значения признака друг от друга.

В результате группировки единиц совокупности по величине варьирующего признака получают ряды распределения - первичную характеристику массовой статистической совокупности. Чтобы охарактеризовать такую совокупность в целом, часто пользуются средней величиной.

Средняя величина - обобщающая характеристика изучаемого признака в исследуемой совокупности. Она отражает его типичный уровень в расчете на единицу совокупности в конкретных условиях места и времени.

Метод средних величин заключается в замене индивидуальных значений варьирующего признака единиц наблюдения, т.е. в замене x₁, x₂, x₃, ... x_n некоторой уравненной величиной .

Средние величины применяются для оценки достигнутого уровня изучаемого показателя, при анализе и планировании производственно-хозяйственной деятельности предприятий (объединений), фирм, банков и других хозяйственных единиц; средние используются при выявлении взаимосвязей явлений, при прогнозировании, а также расчете нормативов. Средняя величина всегда именованная, имеет ту же размерность (единицу измерения), что и признак у отдельных единиц совокупности.

Основным условием научного использования средней величины является качественная однородность совокупности, по которой исчислена средняя. Поэтому очень важное правило - вычислять средние величины лишь по однородной совокупности единиц. Только при выполнении этого условия средняя как обобщающая характеристика отражает общее, типичное, закономерное, присущее всем единицам исследуемой совокупности. Прежде чем вычислять средние величины, необходимо произвести группировку единиц исследуемой совокупности, выделив качественно однородные группы.

Средняя, рассчитанная по совокупности в целом, называется общей средней, средние, исчисленные для каждой группы, - групповыми средними .

Общая средняя отражает общие черты изучаемого явления, групповая средняя дает характеристику размера явления, складывающуюся в конкретных условиях данной группы.

17. Виды средних и способы их вычисления

В статистике различают два класса средних величин:

А) Степенные средние.

Б) Структурные средние.

Степенные средние выражают типичное проявление признака и используется при оценке однородных совокупностей.

В теории степенных используют следующие обозначения:

- значение усредняемого признака.

- это частота, вес признака.

- это обобщающая величина, которая равна

n-количество единиц, объем совокупности.

- среднее значение признака.

Средне-степенные рассчитываются как для сгруппированных, так и для не сгруппированных данных.

Если среднее рассчитывается для не сгруппированных, то она называется простой.

Если среднее рассчитывается для сгруппированных, то она называется взвешенной.

Общая формула средне-степенных имеет следующий вид:

В общих формулах средне-степенных имеется показатель m в зависимости от значений, которого различают среднюю арифметическую, среднюю геометрическую, среднюю арифметическую и среднюю квадратическую.

Формулы для их нахождения представлены в виде таблицы.

Название средних	Значение степени m	Формулы средней	Условия применения
		Простая	Взвешенная
Гармоническая	-1			В тех случаях, когда статистическая информация не содержит частот по отдельным значениям признака, а представлена сводной величиной в виде произведения и их частот.
Геометрическая	0			Используется в тех случаях, когда общий объем усредняемого признака является мультипликативной величиной, т.е. определяется не суммированием, а умножением индивидуальных значений признака.
Арифметическая	1			Используется в тех случаях, когда объем усредняемого признака представляется собой сумму индивидуального значения признака по всей совокупности.
Квадратическая	2			Используется в тех случаях, когда при замене индивидуальных значений признака на величину необходимо сохранить сумму квадратов исходных величин.

Вывод: Чем выше значение степени, тем больше количественное значение средней величины. (свойство Маржинальности).

Т.е. гармонической квадратической арифметической квадратической.

18. Средняя арифметическая и гармоническая. Правила выбора формы средней

Арифметическая	1			Используется в тех случаях, когда объем усредняемого признака представляется собой сумму индивидуального значения признака по всей совокупности.
Гармоническая	-1			В тех случаях, когда статистическая информация не содержит частот по отдельным значениям признака, а представлена сводной величиной в виде произведения и их частот.

В статистике наиболее часто используют средние арифметические. При ее расчетах можно использовать ряд полезных свойств:

1. Среднее арифметическое постоянной величины равно самой этой величине.

2. Алгебраическая сумма отклонений (вариант) от равна нулю.

3. Если все значения вариантов уменьшить (увеличить) на постоянное число, то значение средней арифметической уменьшится (увеличится) на значение А.

4. Если все значения изменить в А раз, то значения и средней арифметической изменятся в А раз.

5. Если все веса () изменить в k раз, то значение средней не изменится.

На основе этих свойств определяют упрощенную формулу среднего арифметического.

- способ момента.

Где А - значения признака в условном нуле. К - величина интервала в условном нуле.

19. Структурные средние. Общая характеристика, анализ и интерпретация

Структурные средние используются при оценке распределение признака рассматриваемой совокупности.

К основным показателям структурных средних относят:

1) Мода - это значение признака, который наиболее часто встречается в рассматриваемой совокупности. Мода дискретных этапов находится по формуле:

Где x_Мо - нижняя граница модального интервала;

i_Мо - величина модального интервала;

f_Мо - частота модального интервала;

f_Мо-1 - частота интервала, предшествующего модальному;

f_Мо+1 - частота интервала, следующего за модальным.

2) Медиана - значение признака приходящегося на середину совокупности.

В дискретных медианных по формуле:

Где x_Ме - нижняя граница медианного интервала;

i_Ме - величина интервала;

S_Ме-1 - накопленная частота интервала, которая предшествует медианному;

f_Ме - частота медианного интервала.

3) Квартиль - это значения признака, которые делят совокупность на 4 равные части.

4) Децили - это значения признака, которые делят совокупность на 10 равных частей.

5) Перцентили - это значения признака, которые делят совокупность на 100 равных частей.

Для дискретных вариационных рядов значение моды будет равно тому значению признака, которое имеет наибольшую частоту.

Вычисление медианы в дискретных рядах распределения имеет свою специфику:

- Если ряд состоит из не четного количества единиц совокупности, то медианой будет значение признака, приходящегося на середину ранжированного ряда.

- Если количество уровней ряда четные, то медианным значением будет среднее значение двух серединных значений признака.



20. Понятие вариации и её значение в экономических исследованиях

Различие индивидуальных значений признака внутри совокупности в статистике называют вариацией.

Различают вариацию:

- Случайную;

- Систематическую.

Анализ систематической вариации позволяет оценить степень зависимости изменений в изучаемом признаке от определяющих ее факторов. Определение вариации необходимо при организации выборочного наблюдения, построения статистических моделей, разработке материалов экспертных опросов и т.д.

Показатели характеризующие колеблемость признака получили общее название показатели вариации.

Показатели вариации являются числовой мерой уровня колеблемости изучаемого признака. Одновременно по размеру показателей вариации можно сделать вывод о типичности надежности средней величины рассчитанной по данной совокупности, а также однородность самой совокупности.

21. Абсолютные показатели вариации. Общая характеристика, анализ и интерпретация

Абсолютные показатели вариации:

А) Размах вариации:

Величина данного показателя зависит только от двух крайних значений признака и не учитывает степени колеблемости основной массы членов ряда.

Б) Среднее линейное отклонение - это среднее из отклонений вариант признаков от средней арифметической величины.

- для не сгруппированных данных:

статистика наука методология

- Для сгруппированных данных:

В) Дисперсия - это средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины.

- по не сгруппированным данным:

- по сгруппированным данным:

Дисперсию используют не только для оценки вариации но и при изменении взаимосвязей, а так же для проверке статистических гипотез.