Статистика как наука и её информационная база

Статистика как наука и её информационная база

1. Организация отечественной статистики.

Слово «статистика» происходит от латинского слова «status» (статус), что означает состояние, положение вещей, событий. От корня этого слова образовалось итальянское слово «stato» - государство. В различных государствах, государственных деятелей, политиков называли «statista» (статиста). От этого же корня образовалось и существительное «statistica» (статистика). Термин "статистика" появился в середине 18 века. Означал "государствоведение". Получил распространение в монастырях. Постепенно приобрел собирательное значение.

С одной стороны, статистика – это совокупность числовых показателей, характеризующих общественные явления и процессы (статистика труда, статистика транспорта). С другой – под статистикой понимается практическая деятельность по сбору, обработке, анализу данных по различным направлениям общественной жизни. С третьей стороны, статистика – это итоги массового учета, опубликованные в различных сборниках.

Наконец, в  естественных науках статистикой называются методы и способы оценки соответствия данных массового наблюдения математическим формулам.

Таким образом, статистика – это общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной.

Русская статистика не была свободна  от многих недостатков, связанных  с

мировоззрением ее представителей и вытекающих из социальных условий

дореволюционной России. Тем  не менее, будучи тесно связанной практической

работой с земскими и городскими статистическими учреждениями, она

способствовала не только развитию статистической науки в  России, но и

улучшению деятельности дореволюционных  статистических органов.

Пореформенный период (1861-1917) вошел в историю как период развития

правительственной и земской  статистики. Огромный статистический материал,

собранный и разработанный  земскими статистиками, стал надежной основой

глубоких исследований экономики  пореформенной России, в первую очередь,

русской деревни. Статистический науке этого периода была присуща глубокая

теоретическая аргументация, ей принадлежала ведущая роль в разработке общей

концепции математической статистики.

Российская статистика (конец XVIII века- 20-е годы XIX века) отражала

изменение экономической  политики государства, её функции, организации  и

методы работы, то есть  стали проявляться черты орудия социального познания.

Появился новый тип  статистических работ, рассчитанных не на удовлетворение

узких по содержанию оперативных  запросов, а на получение разнообразных

статистических данных о  состоянии социально-экономической  жизни, - возникла так называемая познавательная статистика.

Начиная с 1764 г. в России было проведено несколько    уникальных

статистических    работ, послуживших  базой  для   последующего  развития

статистической практики и становления российской статистической науки.

Важнейшие из этих работ: генеральная  опись Малороссии; генеральное межевание

и топографические  описания губернии, включавшие описания отдельных  районов

страны с их историческими, географическими, административными и

экономическими характеристиками.

Изменения  в  структуре   государственного управления были вызваны

необходимостью решать новые  задачи экономического и социального  развития

России. Настоятельная потребность  в накоплении статистических данных, в их

изучении и осмыслении, в совершенствовании самих методов организации и

проведения  исследований  способствовали развитию научных статистических

разработок.

Сложившаяся в России организация  правительственной статистики представляла несомненный шаг вперед по сравнению с существующей в начале XIX века. К.Ф. Герман преподавал статистику в учебных заведениях России, написал первые учебные пособия «Краткое руководство ко всеобщей теории статистики для употребления в училищах российской Империи» (1808 г.) и «Всеобщая теория статистики для обучающихся сей науке» (1809 г.). где были изложены основные положения, раскрывающие статистику как науку.

Как представитель и последователь  описательной школы К.Ф. Герман считал, что предметом статистики является государство. Статистика, по его словам, есть «основательное познание государства  в какое-либо известное время». Вместе с тем он не ограничивался лишь чистыми описаниями. В его работах  уже присутствуют элементы анализа, группировки, динамические сопоставления  и пр. Он уделял большое внимание истории статистики, критической  оценке достоверности используемых статистических данных, объективности  статистики.

Ученые, внесшие  вклад в развитие статистики

–        Уильям Петти – основатель статистики. Его заслуга в том, что он впервые применил числовой метод для анализа закономерностей общественной жизни. Работа – "Политическая арифметика".

–        Адольф Кетле – бельгийский статистик. Доказал, что даже кажущиеся случайности общественной жизни обладают внутренней закомерностью и необходимостью.

–        К.Ф. Герман – русский статистик ("Всеобщая теория статистики").

–        В.И. Ленин – теория группировок, теория статистического наблюдения.

–        Целый ряд других ученых.

2.Предмет,  метод и информационная база науки «Статистика».

Предметом статистической науки являются:

1) массовые социально–экономические  явления жизни;

2) количественная сторона этих  явлений в конкретных условиях  места и времени.

Посредством статистических показателей  статистика изучает все явления  и процессы, протекающие в жизни  общества.

Количественная оценка свойства изучаемого объекта – это статистический показатель. В зависимости от функции статистические показатели можно разделить на: аналитические показатели, учетно–оценочные показатели.

Статистическая  методология – это разнообразные методы. применяемые для изучения своего предмета.

Статистические методы рассматриваются  как методы анализа количественных данных. Статистические методы анализа  нечисловой информации, анализа временных  рядов и прогнозирования, а также  эконометрического моделирования  не входят в предмет статистики и  интерпретируются как самостоятельные, используемые независимо от собственно статистических методов.

По технологии формирования и условиям применения различают три группы статистических методов:

методы, формируемые и применяемые  при организации и проведении массовых наблюдений (сбор, регистрация  и оценка первичных данных, контроль их полноты, точности и достоверности, анализ общественного мнения и т.д.);

методы статистических группировок, применяемые при обработке данных (систематизация и классификация  собранных данных, их форматизация и обработка, включая компьютерную, организация и ведение баз данных и баз значений);

методы обобщения собранных  и обработанных данных (определение  показателей однородности данных путем  исчисления абсолютных, относительных  и средних величин, а также  показателей вариации; изучение взаимосвязей и закономерностей изменения  обобщающих данных, включая двумерный  и многомерный регрессионный, корреляционный, факторный, кластерный анализ и др.).

Все статистические методы взаимосвязаны  и представляют единую систему, применение которой гарантирует правильность и достоверность получаемых результатов. Существенно важно, что современные статистические методы используются не только для исчисления значений тех или иных показателей, но и для проверки достоверности их исчисления там, где статистические тесты отсутствуют или вызывают сомнение.

Статистическое наблюдение. Сводка и группировка данных

3.Понятие  и виды статистического наблюдения.

Статистическое наблюдение – это организованная работа по сбору первичных сведений об изучаемых массовых явлениях и процессах общественной жизни. Статистическое наблюдение проводится организованно и по заранее разработанным программе и плану.

Начальной стадией экономико–статистического  исследования является статистическое наблюдение. Использование объективной  и полной информации, которую получают в ходе статистического наблюдения, на последующих этапах исследования обеспечивает научно обоснованные выводы о характере и закономерностях  развития изучаемого объекта.

Объектом статистического наблюдения выступает совокупность, в пределах которой проводится наблюдение. Единица  статистического наблюдения – это  элемент изучаемого объекта, который  представляет необходимые первоначальные сведения Черты и свойства единиц совокупности называют признаками.

Статистические наблюдения подразделяются на виды по следующим признакам:

• по времени регистрации данных;
• по полноте охвата единиц совокупности;

Виды статистического  наблюдения по времени регистрации:

Текущее (непрерывное) наблюдение - проводится для изучения текущих явлений и процессов. Регистрация фактов осуществляется по мере их свершения. (регистрация семейных браков и разводов)

Прерывное наблюдение — проводится по мере необходимости, при этом допускаются временные разрывы в регистрации данных:

·  Периодическое наблюдение — проводится через сравнительно равные интервалы времени (перепись населения).

·  Единовременное наблюдение — осуществляется без соблюдения строгой периодичности его проведения.

По полноте охвата единиц совокупности различают следующие  виды статистического наблюдения:

Сплошное наблюдение — представляет собой сбор и получение информации обо всех единицах изучаемой совокупности. Характеризуется высокими материальными и трудовыми затратами, недостаточной оперативностью информации. Применяется при переписи населения, при сборе данных в форме отчетности, охватывающей крупные и средние предприятия разных форм собственности.

Несплошное наблюдение — основано на принципе случайного отбора единиц изучаемой совокупности, при этом в выборочной совокупности должны быть представлены все типы единиц, имеющихся в совокупности. Имеет ряд преимущств перед сплошным наблюдением: сокращение временных и денежных затрат.

Несплошное наблюдение подразделяется на:

• Выборочное наблюдение - основано на случайном отборе единиц, которые подвергаются наблюдению.
• Монографическое наблюдение — заключается в обследовании отдельных единиц совокупности, характеризующихся редкими качественными свойствами. Пример монографического наблюдения: характеристика работы отдельных предприятий, для выявления недостатков в работе или тенденций развития.
• Метод основного массива — состоит в изучении самых существенных, наиболее крупных единиц совокупности, имеющих по основному признаку наибольший удельный вес в изучаемой совокупности.
• Метод моментных наблюдений — заключается в проведении наблюдений через случайные или постоянные интервалы времени с отметками о состоянии исследуемого объекта в тот или иной момент времени.

4.Назначение  и виды группировок.

В соответствии с основными тремя задачами, решаемыми с использованием группировок, принято выделять три основных видов группировок: типологические, структурные, аналитические. 
Типологические группировки обеспечивают разграничение массовых явлений на качественно однородные совокупности. При этом качественно однородными совокупностями считаются такие, все единицы которых подчинены определенному закону развития (качеству объекта). Примерами типологических группировок могут служить расчленение при изучении народного хозяйства – на отрасли при изучении отдельной отрасли (например, связи) – на подотрасли основной деятельности (почтовую связь, телефонную связь и т.д.). Группировки, применяемые для изучения структуры массовых явлений, называются структурными. С помощью таких группировок можно изучить состав (структуру) качественно однородной совокупности. Например, состав населения по полу, возрасту, образованию, национальности и другим признакам. 
Аналитическая группировка ставит своей целью выявить и установить количественное выражение степени связи между факторным и результативным признаками (явлениями) в конкретных условиях места и времени. Ведь один и тот же фактор в одних условиях может оказывать сильное влияние на результативный признак (явление), в других – слабое. В этом случае говорят о наличии или отсутствии связи между изучаемыми признаками (явлениями). 
Аналитические группировки строятся по факторному признаку (явлению). Например, изучая взаимосвязь между производительностью труда и себестоимостью продукции предприятия следует сгруппировать по уровню производительности труда.Данные приведенной аналитической группировки показывают четкую зависимость снижения себестоимости продукции от роста производительности труда. 
Группировка изучаемого явления может быть произведена по одному или нескольким признакам. Если группировка образована по одному признаку, то она называется простой группировкой. Если для выделения групп берется одновременно два или более признака, при этом группы, образованные по одному признаку, подразделяются на подгруппы по другому признаку, то такая группировка называется комбинационной (сложной).

5.Перегруппировка  данных.

6.Ряды распределения: понятие,  виды, элементы. 
Ряд распределения — представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. 
В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения различают атрибутивные и вариационные ряды распределения: 
Атрибутивными — называют ряды распределения, построенные по качественными признакам. 
Ряды распределения, построенные в порядке возрастания или убывания значений количественного признака называются вариационными.

Вариационный ряд распределения состоит из двух столбцов: 
 
В первом столбце приводятся количественные значения варьирующегося признака, которые называются вариантами и обозначаются   . Дискретная варианта — выражается целым числом. Интервальная варианта находится в пределах от и до. В зависимости от типа варианты можно построить дискретный или интервальный вариационный ряд. 
Во втором столбце содержится количество конкретных вариант, выраженное через частоты или частости: 
Частоты — это абсолютные числа, показывающие столько раз в совокупности встречается данное значение признака, которые обозначают   . Сумма всех частот равна должна быть равна численности единиц всей совокупности. 
Частости (  ) — это частоты выраженные в процентах к итогу. Сумма всех частостей выраженных в процентах должна быть равна 100% в долях единице. 
Графическое изображение рядов распределения 
Наглядно ряды распределения представляются при помощи графических изображений. 
Ряды распределения изображаются в виде: полигона, гистограммы, камуляты.

Различают атрибутивные и вариационные ряды распределения.

Атрибутивный – это ряд распределения, построенный по качественным признакам. Он характеризует состав совокупности по различным существенным признакам.

По количественному признаку строится вариационный ряд распределения. Он состоит из частоты (численности) отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда. Данные числа показывают, насколько часто встречаются различные варианты (значения признака) в ряду распределения. Сумма всех частот определяет численность всей совокупности.

7.Графическое  изображение рядов распределения

Графическое изображение рядов  распределения

Анализ рядов распределения  можно проводить на основе их графического изображения. Линейчатые и круговые диаграммы строятся для отображения  структуры совокупности.

Применяются вместе с диаграммами  и такие линии, как полигон, кумулята, огива, гистограмма. При изображении дискретных вариационных рядов используется полигон.

Полигон – ломаная кривая, строится на основе прямоугольной системы координат, когда по оси Х откладываются значения признака, а по оси У – частоты.

Гладкая кривая, соединяющая  точки – это эмпирическая плотность распределения.

Кумулята – ломаная кривая, строящаяся на основе прямоугольной системы координат, когда по оси Х откладываются значения признака, а по оси У – накопленные частоты.

Для дискретных рядов на оси откладываются  сами значения признака, а для интервальных – середины интервалов.

На основе гистограмм можно строить  диаграммы накопленных частот с  последующим построением интегральной эмпирической функции распределения.

8.Виды  статистических таблиц. Принципы  построения таблиц.

Статистическая таблица – это особый способ краткой и наглядной записи сведений об изучаемых общественных явлениях. Статистическая таблица позволяет охватить материалы статистической сводки в целом, она также является системой мыслей об исследуемом объекте, излагаемых цифрами на основе определенного порядка в расположении систематизированной информации.

Различают три вида статистических таблиц:

• простые
• групповые
• комбинационные

Простые таблицы содержат перечень отдельных единиц, входящих в состав совокупности анализируемого экономического явления. В групповых таблицах цифровая информация в разрезе отдельных составных частей исследуемой совокупности данных объединяется в определенные группы в соответствии с каким-либо признаком.Комбинированные таблицы содержат отдельные группы и подгруппы, на которые подразделяются экономические показатели, характеризующие изучаемое экономическое явление. При этом такое подразделение осуществляется не по одному, а по нескольким признакам. в групповых таблицах осуществляется простая группировка показателей, а в комбинированных — комбинированная группировка. Простые таблицы вообще не содержат никакой группировки показателей. Последний вид таблиц содержит лишь несгруппированный набор сведений об анализируемом экономическом явлении.

В зависимости  от этапа статистического исследования таблицы делятся на:

• разработочные (вспомогательные), цель которых обобщить информацию по отдельным единицам совокупности для получения итоговых показателей.
• сводные, задача которых показать итоги по группам и всей совокупности в целом.
• аналитические таблицы, задача которых — расчет обобщающих характеристик и подготовка информационной базы для анализа и структуры и структурыных сдвигов, динамики изучаемых явлений и взяимосвязей между показателями.

Основные правила составления  таблиц

Таблица должна быть составлена компактно, т. е. быть небольшой по размеру и  легко обозримой.

Общий заголовок таблицы должен кратко выражать ее основное содержание. В нем стараются указать время, территорию, к которым относятся  данные, единицы измерения, если они  выступают едиными для всей совокупности.

Строки подлежащего и графы  сказуемого располагают в виде частных  слагаемых с последующим подытоживанием по каждому из них.

Для удобства анализа таблицы при  большом числе строк подлежащего  и граф сказуемого возникает потребность  в нумерации тех из них, которые  заполняются данными.

При заполнении таблиц нужно использовать следующие условные обозначения: при  отсутствии явления пишется (-) прочерк, если нет информации о явлении, ставится многоточие (… ) или пишется: «нет сведений».

Одинаковая степень точности, обязательная для всех чисел, обеспечивается соблюдением  правил их округления (от 0,1 до 0,01 и т. д.). Когда одна величина превосходит  другую многократно, полученные показатели динамики лучше выражать не в процентах (%), а в разах.

Если в таблице с отчетными  данными приводятся сведения расчетного порядка, то нужно сделать соответствующую  оговорку.

Графы и строки должны содержать  единицы измерения, соответствующие  поставленным в подлежащем и сказуемом  показателям. При этом используются общепринятые сокращения единиц измерения, например: чел., руб. и т. д. Если графы имеют единую единицу измерения, то она выносится в заголовок таблицы.

Для удобной работы с цифровым материалом числа в таблицах следует расставлять  в середине граф, одно под другим: единицы под единицами, запятая  под запятой и т. д., четко соблюдая при этом их разрядность.

В таблицу можно включать примечания, в которых будут указываться  источники данных, более подробное  содержание показателей и другие необходимые пояснения.

Статистические величины

9.Абсолютные  и относительные статистические  величины.

Абсолютные  статистические величины

Абсолютные  статистические величины показывают объем, размеры, уровни различных социально-экономических  явлений и процессов. Они отражают уровни в физических мерах объема, веса и т.п. В общем абсолютные статистические величины – это именованные числа. Они всегда имеют определенную размерность и единицы измерения. Последние определяют сущность абсолютной величины.

Типы абсолютных величин

(1)    Натуральные – такие единицы, которые отражают величину предметов, вещей в физических мерах (вес, объем, площадь и т.д.).

(2)    Денежные (стоимостные) – используются для характеристики многих экономических показателей в стоимостном выражении.

(3)    Трудовые – используются для определения затрат труда (человеко-час, человеко-день)

(4)    Условно-натуральные –единицы, которые используются для сведения воедино нескольких разновидностей потребительных стоимостей (т.у.т = 29,3 МДж/кг; мыло 40 % жирности).

Виды абсолютных величин

Индивидуальные — характеризуют размеры количественных признаков у отдельных единиц. Этот вид показателей служит основанием при статистической сводке для включения единиц объекта в группы. На их базе получают абсолютные величины, из которых, в свою очередь, можно выделить показатели численности совокупности и показатели объема признаков совокупности.

Абсолютные величины — всегда числа именованные, имеющие определенную размерность, единицы измерения. В зависимости от различных причин и целей анализа применяются натуральные, денежные (стоимостные) и трудовые единицы измерения.

Изучая экономические явления, статистика не может ограничиваться исчислением только абсолютных величин, в анализе статистической информации важное место занимают производные  обобщающие показатели — средние  и относительные величины.

По способу выражения размеров изучаемых явлений абсолютные величины подразделяются на индивидуальные и  суммарные, которые представляют собой  один из видов обобщающих величин.

Абсолютные  величины отражают наличие тех или  иных ресурсов, это основа материального  учета. Они наиболее объективно отражают развитие экономики.

Абсолютные  величины являются основой для расчета  разных относительных статистических показателей.

Относительные статистические величины

Относительные статистические величины выражают количественные соотношения между явлениями  общественной жизни, они получаются в результате деления одной абсолютной величины на другую.

Относительная величина показывает, во сколько раз  сравниваемая величина больше или меньше базисной или какую долю первая составляет по отношению ко второй. В ряде случае относительная величина показывает, сколько единиц одной величины приходится на единицу другой.

Важное свойство – относительная величина абстрагирует различия абсолютных величин и позволяет  сравнивать такие явления, абсолютные размеры которых непосредственно  несопоставимы.

Форма выражения относительных  величин

В результате сопоставления одноименных абсолютных величин получают неименованные относительные величины. Они могут выражаться в виде долей, кратных соотношений, процентных соотношений, в виде промилле и т.д.

Результатом сопоставления разноименных величин  являются именованные относительные  величины. Их название образуется сочетанием сравниваемой и базисной абсолютных величин.

Выбор формы  зависит от характера аналитической  задачи, которая состоит в том, чтобы с наибольшей ясностью выразить соотношение.

Относительные величины дают представление, во сколько раз одна абсолютная величина больше другой или какую часть одна абсолютная величина составляет от другой, или сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой.

Относительные величины – это показатель, который представляет собой частное  от деления двух статистических величин  и характеризует количественное соотношение между ними.

Для расчета относительных величин  в числитель ставится сравниваемый показатель, который будет отражать изучаемое явление а в знаменателе отражается показатель, с которым и будет производиться это сравнение, он является основанием или базой для сравнения. База сравнения – это своеобразный измеритель. Основание имеет результат отношения в зависимости от количественного (числового) значения, который выражается в: коэффициенте, процентах, промилле или децимилле.

В зависимости от цели статистического  исследования относительные величины подразделяются на следующие виды: выполнение договорных обязательств; относительные величины, характеризующие  структуру совокупности; относительные  величины динамики; сравнения; координации; относительные величины интенсивности.

Относительные величины структуры – это показатели, характеризующие долю от состава изучаемых совокупностей. Относительная величина структуры определяется отношением абсолютной величины отдельного элемента статистической совокупности к абсолютной величине всей совокупности, т. е. как отношение части к общему (целому), и характеризует удельный вес части в целом, в форме процента.

10.Понятие  средней величины. Виды средней.

Задача средних  величин – охарактеризовать все единицы статистической совокупности одним значением признака. Средними величинами характеризуются качественные показатели предпринимательской деятельности: издержки обращения, прибыль, рентабельность и др.

Средняя величина – это обобщающая характеристика единиц совокупности по какому–либо варьирующему признаку. Средние величины позволяют сравнивать уровни одного и того же признака в различных совокупностях и находить причины этих расхождений.