Предмет и метод статистической науки. 2

Введение. Предмет и метод статистической науки

 

 История  развития статистической науки

 

Статистическая наука  сложилась в результате теоретических  обобщений накопленных человечеством опыта учетно-расчетных работ, обусловленных потребностями управления обществом.

Термин «статистика» произошел от латинских слов stato (государство) status (положение вещей, политическое состояние).

Статистика – это  наука, изучающая количественную сторону  массовых явлений и процессов  в неразрывной связи с их качественной стороной, количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени.

Статистика – это  отрасль практической деятельности по сбору, накоплению, обработке и анализ цифровых данных, характеризующих население, экономику, культуру, образование и другие явления общественной жизни и предназначенную для задач государственного регулирования и управления.

Статистика – это  собственно данные (цифровой материал), который обрабатывается  определенными методами.

 

             Предмет и метод статистической науки

 

Объектом  исследования статистики как науки являются:

• общество;
• массовые социально-экономические явления;
• влияние природных и технических факторов на изменение количественных характеристик социально-экономических явлений;
• влияние жизнедеятельности общества на среду обитания.

 

Предметом статистики выступают количественные характеристики и соотношения

качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связей и развития в конкретных условиях места и времени.

Основой для разработки и применения статистической методологии (совокупности методов и приемов) является диалектический метод познания, когда общественные явления и процессы рассматриваются в развитии, взаимной связи и причинной обусловленности.

Статистика опирается на диалектические категории:

• случайного и необходимого;
• единичного и массового;
• индивидуального и общего;
• причинность и закономерность.

Многообразие статистических методов обусловлено сложностью объекта и сложностью и многоэтапностью трех стадий исследования экономических явлений:

1 стадия  – сбор первичной информации  – метод массового статистического  наблюдения,  обеспечивающий репрезентативность информации;

2 стадия  – сводка, группировка, обработка  первичной информации – метод  статистических группировок математической статистики и теории вероятности;

3 стадия  – обобщение и интерпретация  статистической информации –  метод обобщения и  анализа на основе показателей абсолютных относительных и средних величин, вариаций динамики, индексов.

На всех стадиях применяются графические, табличные и математические методы. 

Задачи  статистики в современных условиях:

1. исследование происходящих в обществе преобразований социальных и экономических процессов на основе системы специальных показателей;
2. обобщение и прогнозирование тенденций развития народного хозяйства и его составляющих;
3. влияние имеющихся резервов эффективности общественного производства;
4. создание единого информационного пространства органов государственной власти;
5. организация статистики отраслей народного хозяйства и общества (прикладной статистики).

Теория статистки –  методологическая основа всех отраслевых (прикладных) статистик: экономической; социальной; труда; государственной; финансов.

Организация и функции  статистических служб

В России в 1811 г. при департаменте полиции было образовано статистическое отделение, в 1857 г. – Центральный статистический комитет, губернские и земские Комитеты, с 25 июля 1918 г. – Центральное статистическое управление (ЦСУ).

В настоящее время  в соответствии со ст. 71 Конституции Российской Федерации – существует Государственный Комитет Российской Федерации по статистике (Госкомстат РФ). Органы Госкомстата составляют единую сеть государственной политики. Данные собираются по единым стандартам, а их представление является обязательным для хозяйствующих субъектов. «Российский статистический ежедневник», «Россия в цифрах».

Функции Госкомстата  РФ:

1. организация наблюдений по определенным формам;
2. обеспечение единого государственного реестра предприятий и организаций  
   (ОГРПО);
3. обеспечение сбора, обработки и хранения информации и соблюдение государственной, коммерческой и личностной тайны;
4. сопоставление социально-экономических показателей во всем масштабе;
5. осуществление технических, информационных, научных и организационных задач статистических служб.

 

Международные статистические службы:

• Статистическая комиссия ООН, ЮНЕСКО, ЕВРОСТАТ (страны общего рынка) – координирует деятельность статистических бюро, осуществляет консультации, обеспечивает сопоставимость показателей и распространение информации.
• Статистическое бюро Секретариата ООН, Всемирный банк, МВФ – исполнительный орган, собирают информацию от государств членов ООН, публикует эти данные в периодических изданиях: «Ежемесячный статистический бюллетень», «Демографический ежегодник», «Ежегодник по внешней торговле» и др.
• Международный статистический институт МСИ – ведет обобщение научных исследований в области теории методологии статистики. 2.  Этапы статистического исследования

Понятие о статистической информации

Информация – (лат.) «осведомление, доведение сведений о чем-либо».

Статистическая  информация (статистические данные) – первичный материал о социально-экономических явлениях, формирующийся в процессе статистических наблюдений, который затем подвергается систематизации, сводке, анализу и обобщению.

В природе, технике, обществе, экономике нет явлений, в которых  не присутствовали бы элементы случайности. Случайность (неопределенность) – когда  исход не ясен в принципе – порождается одновременным влиянием множества изменяющихся факторов на изучаемый процесс.

Статистическое наблюдение

Статистическое  наблюдение – это такое наблюдение, которое обеспечивает получение объективной, сопоставимой, достоверной и полной информации о событии и обладает, как и вероятность, следующими свойствами:

• рассматривают события (данные) только тех испытаний (явлений), которые могут быть воспроизведены в сопоставимых условиях достаточно много раз;
• вероятность появления войн или гениальных произведений не определяется как статистическая закономерность;
• события (данные) должны обладать статистической устойчивостью, т.е. изменяться в пределах закономерностей больших чисел;
• число данных должно быть достаточно большим (массовым), чтобы вероятность Р(А) приближенно равнялась частоте (А).

Не всякий сбор данных является статистическим наблюдением. Статистическим можно назвать такое наблюдение, которое обеспечивает регистрацию устанавливаемых фактов.

Объект статистического  наблюдения – явление или процесс, обладающий свойствами однородности, воспроизводимости и устойчивости.

 

 Сводка  и группировка статистических  данных

 

Получаемая в ходе статистического наблюдения информация характеризует единицы статистической совокупности с различных сторон и не позволяет сделать обобщающие выводы об объекте в целом (т.е. о всей статистической совокупности).

Статистическая  совокупность – это множество единиц явления, объединенных в соответствии с задачей исследования единой качественной основой (однородностью), но отличающиеся друг от друга признаками.

Единицей статистической совокупности является элементы данного множества, которые характеризуются общими свойствами, т.е. признаками.

Признаки бывают:

• атрибутивными, т.е. качественными;
• количественными (дискретными и непрерывными).

Вариация признаков обуславливается случайным характером реальных явлений и процессов и зависит от изменения факторов, влияющих на объект статистического исследования.

Статистическое наблюдение – это первый этап анализа.

Статистическая  сводка – это специальным образом организованная первичная обработка данных статистического наблюдения, включающая систематизацию, группировку данных, подсчет групповых, итоговых и относительных (средних показателей ). (Это второй этап обработки данных).

Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы:

• выбор группировочных признаков;
• определение порядка формирования групп;
• разработка системы статистических показателей для характеристик групп и объекта в целом;
• разработка макетов статистических таблиц или графиков.

В сводке отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.

С помощью метода группировок  решаются задачи:

• выделение социально-экономических типов явлений;
• изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;
• выявление связи и зависимости между явлениями.

Группировка – это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным признакам.

Различают следующие виды группировок:

• типологическая группировка, т.е. разделение качественно разнородной совокупности на классы или однородные группы;
• структурная группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьируемому признаку;
• аналитическая группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками (факторными и результативными);
• комбинированная группировка, образованная по двум или более признакам.

 

В таблицах 2.1–2.3 приведены примеры различных группировок.

Таблица 2.1 - Типологическая группировка

№ п/п	Группы предприятий  по форме собственности	Число предприятий
		единиц	в % к итогу
1	Федеральная собственность	26326	93,6
2	Муниципальная	420	1,5
3	Частная	1366	4,9
Всего		28112	100,0

Таблица 2.2.- Структурная группировка

№ п/п	Группы населения по размеру среднедушевого дохода, руб.	Численность населения
		всего, млн. чел.	в % к итогу
1	до 1000 руб.	2,4	2,0
2	1000–1800	24,8	18,0
3	1800–2600	34,2	25,0
4	2600–3400	29,4	21,5
5	3400–10000	45,7	33,5
Всего		136,5	100,0

Таблица 2.3 - Аналитическая группировка

№ п/п	Группы банков по сумме  активов, млн.руб.	Количество   банков	В среднем на 1 банк
			Численность занятых, чел.	Балансовая прибыль, млрд. руб.
1	до 20	29	184	22,5
2	20 – 30	8	313	31,6
3	30 – 40	7	374	36,0
4	40 – 50	9	468	69,2
5	50 и более	7	516	205,6
Всего		50	1855	360,0

 

Принципы построения статистических группировок

1. Выбор группировочного  признака – признака, по которому производится разбиение совокупности на отдельные группы. В качестве признака необходимо использовать существенные обоснованные признаки. Группировочный признак – это основание (свойство объекта) для разделения объектов на группы.

Признаки различаются:

• по форме выражения (атрибутивные и количественные);
• по характеру колебания (альтернативные «да», «нет»; множественные);
• по роли во взаимосвязи явлений (результативные – могут меняться в зависимости от ситуации и целей анализа; факторные – воздействующие на другие признаки).

2. Определение  количества групп. Если в основание группировки положен атрибутивный признак, то количество групп будет столько, сколько существует градаций (уровней) данного признака. Если основание группировки – количественный признак, то при определении количества групп в каждом конкретном случае следует исходить не только из степени колеблемости признака, но и из особенностей объекта и цели исследования.

Если совокупность состоит  из большого числа единиц и распределение  единиц по группировочному признаку близко к нормальному, для определения количества групп (m) используют формулу Стерджесса:

m = 1+3,322·lg N,     (2.1)

где N – численность единиц совокупности.

Таблица 2.4 - Номограмма по формуле Стерджесса

N	15¸24	25¸44	45¸89	90¸179	180¸359	360¸719	720¸1489
m	5	6	7	8	9	10	11

 

 

3. Определение интервала группировки. Интервал – это значение варьирующего признака, лежащее в определенных границах.

Если вариация признака происходит в сравнительно узких  границах и распределение носит  равномерный характер, то строят группировку  с равными интервалами:

,     (2.2)

где h  – величина интервала;

x_max, x_min – максимальное и минимальное значения группировочного признака в совокупности;

m  – число групп.

 

Величина интервала  округляется до ближайшего целого числа, или же кратного 10, 50, 100.

Возможны и другие варианты определения интервала группировки.

 

Интервалы могут быть двух видов:

• закрытыми, когда у интервала указаны обе границы;
• открытыми, когда у первого интервала указана верхняя граница, а у последнего – нижняя (например, в таблице 2.3, 1-я группа населения по размеру среднедушевого дохода – до 1000 руб.; последняя – 10000 и более).

 

Возможно построение вторичных группировок. Основные задачи, вторичной группировки:

• приведение данных к сопоставимым результатам;
• укрупнение интервалов;
• долевая перегруппировка (образование новых групп с меньшими интервалами).

Пример 2.1.

Имеются первичные данные о количестве работников определенного  возраста.

Возраст, лет	20	24	29	30	32	39	42	50	51	54	55	58	59	60
Число сотрудников	3	2	1	1	3	1	8	6	1	3	2	3	4	1

 

Произведем группировку  работников предприятия по возрасту. Для этого по формуле (2.1) рассчитаем число групп

m = 1+3,322·lg 39 = 6,28 ≈ 6.

Определим интервал группировки по формуле (2.2)

.

Округлим величину интервала до ближайшего целого  h = 7.

Тогда группировка будет  следующей:

 

Возраст, лет	20	24	29	30	32	39	42	50	51	54	55	58	59	60
Число сотрудников	3	2	1	1	3	1	8	6	1	3	2	3	4	1
Границы интервалов	20 – 27		27 – 33			33–40	40–47	47 – 54			54 – 60
Число сотрудников в интервале	5		5			1	8	10			10

 

Граничное значение входит в тот интервал, где оно является верхней границей.

Произведем вторичную  группировку с укрупнением интервалов (h = 10):

Возраст, лет	20	24	29	30	32	39	42	50	51	54	55	58	59	60
Число сотрудников	3	2	1	1	3	1	8	6	1	3	2	3	4	1
Границы интервалов	20 – 30				30 – 40		40 – 50		50 – 60
Число сотрудников в интервале	7				4		14		14

Вариационные ряды

При изучении совокупности интересующий нас признак у различных  единиц совокупности принимает различные  значения, т.е. он имеет некоторую вариацию.

Вариацией признака называется наличие различий в численных значениях признаков у отдельных единиц совокупности.

Чтобы выявить характер распределения  единиц совокупности по варьирующим признакам, определить закономерности в этом распределении, строят ряды распределения единиц совокупностей по какому-либо варьирующему признаку.

Ряды распределения, построенные  по количественному признаку называются вариационными.

При анализе вариационных рядов  решают следующие задачи:

1) Определение меры вариации, т.е. количественное измерение степени колеблемости признака. Это позволяет сравнивать различные совокупности между собой по степени рассеяния и отслеживать уровень вариации признака одной и той же совокупности в различные периоды.

2) Исследование закономерностей вариации в статистических совокупностях для изучения причин, вызывающих вариацию.

Для описания статистических распределений обычно используются следующие виды характеристик (показателей):

1) средние величины;

2) характеристики вариации (рассеяния);

3) характеристики дифференциации  и концентрации;

4) характеристики формы  распределения.

Графическое отображение  вариационных рядов

Вариационный ряд по своей конструкции имеет 2 характеристики:

• значения варьирующего признака – варианты   x_i,  i = 1,2,…,m;
• число случаев вариантов: абсолютные – частоты  n_i (f_i), относительные – частости  w_i (относительные доли частот в общей сумме частот).

 

Тогда можно сказать, что вариационный ряд – это ранжированный (упорядоченный) в порядке возрастания или убывания ряд статистических частот (частостей).

Вариационные ряды по способу построения бывают дискретные и интервальные.

Дискретный вариационный ряд можно рассматривать как такое преобразование ранжированного ряда, при котором перечисляются отдельные значения признака и указывается их частота.

Если число вариантов  велико или признак имеет непрерывную  вариацию, то строится интервальный вариационный ряд, в котором отдельные варианты объединяются в интервалы (группы). Принципы построения групп рассмотрены в разделе 2.4.Существуют следующие виды графического отображения вариационных рядов (рис. 3.1, 3.2):

• полигон для отображения дискретных рядов, когда фиксируются значения ( x_i; n_i, i = 1,2,…,m);
• гистограмма для отображения интервальных рядов (k_i = х_(i+1)– х_i, 
  n_i(w_i));
• кумулята (кумулятивный ряд) – кривая накопленных частот.

Пример 3.1.

Построить графическое  отображение вариационного ряда. Дано распределение рабочих механического цеха по тарифному разряду:

Тарифный разряд, хi	1	2	3	4	5	6	Сумма
Количество рабочих (частота), ni	2	3	6	25	9	5	50
Частость, wi = ni/n	0,04	0,06	0,12	0,5	0,18	0,1	1

 

Данный вариационный ряд является дискретным, его графическое отображение  представлено: полигон (на рис. 3.1, а), кумулята (на рис. 3.2, а).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

    

 

а) Дискретный вариационный ряд,          б) Интервальный вариационный ряд,

                       (полигон)                                                (гистограмма, полигон)

Рис. 3.1. Графическое отображение вариационных рядов

 

 

 

     а) Дискретный вариационный ряд,                б) Интервальный вариационный ряд,

                          (кумулята)                                                         (кумулята)

Рис. 3.2. Графическое отображение кумулятивного ряда

Обобщающие статистические показатели

Экономико-статистические показатели содержат количественную характеристику тех или иных свойств экономических явлений и представляют собой модель. С помощью показателей определяются результаты экономической деятельности и состояние общества. Система статистических показателей основана на содержательном единстве характеристик объекта исследования. Развитие систем статистических показателей происходит в соответствии с развитием отражаемой объективной реальности и в результате углубления процессов познания реальных систем.

Под статистическим показателем понимается количественная характеристика изучаемого объекта или его свойства. На этапе статистической сводки от индивидуальных значений признаков совокупности путем суммирования переходят к показателям совокупности, которые называются обобщающими.

Например, система статистических показателей продукции промышленного предприятия включает следующие показатели:

• товарная продукция;
• отгруженная продукция;
• реализованная продукция;
• чистая продукция;
• добавл<span class="dash041e_0441_043d_043e_0432_043d_043e_0439_0020_0442_0435_043a_0441_0442_0020_0441_0020_043e_0442_0441_0442_0443_043f_043e_043c__Char" s