Статистическая методология

Основные понятия статистики

Статистика как самостоятельная наука выработала свой категорийный аппарат. К числу основных понятий статистики относят следующие:

1. Главная категория.

Статистическая совокупность – это массовое явление в виде множества однокачественных единиц с отличающимися индивидуальными признаками.

Другими словами, статистическая совокупность – это совокупность социально-экономических объектов или явлений общественной жизни, объединенных качественной основой, но отличающихся друг от друга отдельными признаками (совокупность предприятий швейной промышленности РБ, совокупность предприятий Витебской области и т.д.)

Статистические совокупности могут быть:

- однородные;

- неоднородные.

Однородные – если один или несколько признаков являются общими для всех единиц (например, студенты УО «ВГТУ» или студенты экономических специальностей УО «ВГТУ»).

Неоднородные (разнородные) – если входят явления разного типа.

Но при этом необходимо учитывать, что совокупность, однородная в одном отношении, может быть разнородна в другом. Например, студенты УО «ВГТУ» по направлениям подготовки могут быть разделены на:

- экономические специальности;

- художественные специальности;

- технологические специальности;

- механические специальности.

Поэтому однородность совокупности устанавливается в каждом отдельном случае в результате качественного анализа.

2. Единица совокупности – первичный элемент статистической совокупности (при переписи населения – человек, при изучении успеваемости – студент). Она является носителем признака, подлежащего регистрации (т.е. изучению).

3. Признак – это качественная особенность единицы совокупности. Другими словами, признак – это характерное свойство изучаемого явления.

По характеру отображения этих свойств признаки могут быть:

- количественные;

- атрибутивные.

Количественные – выражаются числовыми характеристиками (возраст, средний балл успеваемости, объём выпускаемой продукции).

Атрибутивные (качественные) – не имеют количественного выражения, но отличаются смысловыми, содержательными понятиями (вид продукции, пол, профессия и т.д.).

Частный случай атрибутивного признака – альтернативный. Альтернативный признак позволяет разделить исследуемую совокупность на 2 части с противоположными характеристиками:

а) пол – мужчины и женщины;

б) продукция – годная и брак;

в) студенты – имеющие неудовлетворительные оценки и не имеющие неудовлетворительные оценки.

В свою очередь, количественные признаки подразделяются на прерывные и непрерывные.

Прерывные (дискретные) могут выражаться только определёнными значениями без промежуточных между ними (в большинстве случаев целыми числами), например, год рождения, курс университета и т.д.

Непрерывные могут принимать любые значения в определённых границах (средний балл успеваемости в группе, процент выполнения норм выработки и т.д.).

Существуют и другие признаки классификации количественных признаков:

- по способу измерения (получения):

Признаки

Рисунок 1.2 – Классификация признаков

Особенностью статистических исследований является тот факт, что изучаются только варьирующие признаки, то есть признаки, имеющие различные значения у отдельных единиц совокупности. (Лишено смысла исследование по определению стоимости трамвайного билета в городе Витебске).

4. Вариация – это изменение (колеблемость) признака при переходе от единой единицы наблюдения к другой.

5. Статистический показатель – это количественная характеристика (размер) соотношения признаков общественных явлений.

Статистические показатели могут быть (в зависимости от целевой функции):

- учётно-оценочными (объёмными), которые характеризуют размеры изучаемых явлений (стоимость основных средств, численность населения и т.п.). Они, например, могут характеризовать:

а) уровень распространения в пространстве;

б) уровни развития, достигнутые на определённый момент, и т.д.

- аналитическими (расчётными), которые характеризуют особенности развития данного явления. Это могут быть:

- относительные величины;

- средние величины;

- показатели вариации;

- показатели динамики;

- показатели тесноты связи и др.

Иногда отмечают, что статистические показатели (объёмные) могут быть:

- плановые;

- отчётные;

- прогнозные (прогностические).

Основная задача статистики: определение содержания показателя и методологии его расчёта.

6. Система статистических показателей – это совокупность статистических показателей, отражающая взаимосвязи, которые объективно существуют между явлениями.

Система статистических показателей охватывает все стороны жизни общества. Например:

- показатели СНС;

- показатели малого предприятия и т.д.

7. Статистическая закономерность – это закономерность, выявленная на основе массового наблюдения, то есть проявившаяся в большой массе явлений.

Исследуя массу явлений (путём изучения отдельных единиц совокупности и регистрации интересующих исследователя признаков), можно выявить и измерить закономерности (повышение среднего балла при поступлении и повышение успеваемости студентов), а иногда её можно установить эмпирически (повышение дохода семьи и, как следствие, снижение доли расходов на питание).

Статистическая методология

Статистика как наука использует общенаучные приёмы и методы (синтез, анализ, сравнение и т.д.).

Статистика как наука общественная опирается на диалектический метод познания, согласно которому:

а) все явления рассматриваются в развитии;

б) все явления рассматриваются во взаимной связи и причинной обусловленности.

При этом статистика использует такие категории диалектики, как:

- количество и качество;

- необходимость и случайность;

- единичное и массовое;

- индивидуальное и общее

- и т.д.

Статистика как наука самостоятельная сформировала свою статистическую методологию.

Любое статистическое исследование состоит из 3-х этапов (стадий):

1) статистическое наблюдение;

2) статистическая сводка и обработка первичной информации;

3)обобщение и анализ (интерпретация) статистической информации.

На каждом из этих этапов (стадий) статистика использует свои специфические приёмы и методы:

на 1-й стадии – метод массового статистического наблюдения;

на 2-й стадии – метод сводки;

методы группировок;

графический метод;

табличный метод.

на 3-й стадии – метод средних величин;

методы оценки вариации;

индексный метод;

методы изучения взаимосвязей, оценки тесноты

связей и т.д.

Вся совокупность этих приёмов и методов и образует статистическую методологию.

Так как выводы статистики основаны на большом числе единичных (случайных) явлений, она неизбежно связана с теорией вероятности, с математической статистикой.

Так, например, статистические закономерности обнаруживаются благодаря действию закона больших чисел: при большом количестве наблюдений влияние случайных факторов на значение признака и единиц совокупности взаимопогашается в сводных показателях (например, средних), и выступает действие основных факторов, которые и определяют закономерность.

В исследовании динамики и взаимосвязей в статистике широко используется метод наименьших квадратов и т.д.