Предмет статистики и особенности статистики как науки

 

Первой особенностью статистики как науки является то, что исследуются не отдельные факты, а массовые явления и процессы, выступающие как множество отдельных фактов, обладающих как индивидуальными, так и общими признаками.

Общественная жизнь столь сложна и многообразна, что почти всегда можно подобрать факты, примеры как подтверждающие, так и опровергающие одно и то же положение. Чтобы охарактеризовать массовое явление или процесс в целом, необходимо рассмотреть всю или очень большую массу отдельных явлений или процессов.

Предмет статистического исследования - статистическая совокупность.

Статистическая совокупность – это множество единиц, обладающих

1) массовостью,

2) качественной однородностью, и

3) наличием вариации.

Например, в качестве статистических совокупностей могут выступать множества: банков, предприятий мобильной связи, семей, граждан какой-либо страны, студентов.

Каждый отдельно взятый элемент данного множества называется единицей статистической совокупности. Единицы статистической совокупности характеризуются свойствами, именуемыми в статистике признаками. (Признаки – свойства единиц совокупности. Например, признаки человека – пол, возраст; признаки предприятия – форма собственности, отраслевая принадлежность, величина активов, численность работников).

Под качественной однородностью совокупности понимается сходство единиц по каким-либо существенным (для данного исследования) признакам, но различающихся по каким либо другим признакам. Например, из названных совокупностей множество банков наряду с качественной определенностью (то, что это банки) обладают различиями по объему активов, количеству клиентов, количеству работников и т.д.

Качественная однородность совокупности хотя и существует объективно, устанавливается в каждом конкретном статистическом исследовании в соответствии с его целями и задачами. Названная выше совокупность банков, качественно однородная с точки зрения одной задачи исследования, может оказаться качественно неоднородной с точки зрения другой задачи, например, при изучении результатов работы банков различных форм собственности.

Т.о. единицы совокупности наряду с общими для всех единиц признаками, обусловливающими качественную однородность совокупности, обладают индивидуальными особенностями и различиями, отличающими их друг от друга, т.е. существует так называемая вариация признаков.

Именно наличие вариации предопределяет необходимость статистики.

Если бы единицы совокупности были тождественны друг другу, то достаточно было бы изучить одну единицу, чтобы все знать о явлениях.

 

Второй особенностью статистики как науки является то, что она изучает прежде всего количественную сторону массовых явлений и процессов в конкретных условиях места и времени, т.е. предметом статистики выступают размеры и количественные соотношения массовых явлений. Например, статистика изучает экономические характеристики производства (ВВП), распределения и потребления, уровень материального благосостояния населения, численность населения страны.

Количественную характеристику статистика дает через определенного рода числа, которые называются статистическими показателями.

Третья особенность статистики как науки заключается в том, что она характеризует структуру массовых явлений. Структура – это внутреннее строение массовых явлений. Например, изучение населения страны по полу, возрасту, национальности, образованию, роду занятий и т.д.

Четвертая особенность. Каждому общественному явлению свойственны изменения в пространстве и времени. Изменения в пространстве, т.е. в статике, выявляются посредством анализа структуры общественного явления, а изменения уровня и структуры явления исследуются во времени, т.е. в динамике. Такова четвертая особенность статистики как науки – характеристика массовых явлений и процессов в статике (пространстве) и в динамике (во времени).

Пятая особенность. Явления общественной жизни взаимосвязаны и взаимообусловлены: изменение одних явлений предопределяет изменения других. Например, рост цен на сырье приводит к росту себестоимости продукции. Выявление связей между массовыми явлениями является пятой особенностью статистики как науки.

Т.о. статистика – общественная наука, которая изучает количественную сторону качественно однородных массовых явлений и процессов, их структуру и распределение, размещение в пространстве, движение во времени, выявляя действующие количественные зависимости, тенденции и закономерности, причем в конкретных условиях места и времени.

 

Статистические закономерности

 

Как мы рассмотрели ранее, предметом статистического изучения выступают совокупности — множества однокачественных (однородных) хотя бы по одному какому-либо признаку варьирующих явлений. В это определение совокупности входят три основные категории: 1) это множество явлений; 2) это множество явлений, объединенных общим качеством, представляющих собой проявления одной и той же закономерности; 3) это множество варьирующих явлений, отличающихся по своим характеристикам.

В каждом отдельном явлении есть необходимое – то, что присуще всем явлениям данного вида. Необходимое проявляется в единстве со случайным, индивидуальным, присущим лишь этому конкретному явлению.

Например, мы изучаем структуру потребления семей в РФ и определяем долю их расходов на питание. Понятно, что в разных семьях на питание расходуется различная сумма средств, составляющих ту или иную долю семейного бюджета. Это зависит от образа жизни семью, ее привычек, предпочтений и уровня благосостояния. Однако обобщение данных по большому числу семей показывает достаточно четкую закономерность: наличие обратной зависимости между долей расходов на питание и уровнем доходов. Чем выше уровень жизни – тем ниже доля расходов на питание (т.н. закон Энгеля).

Закономерности, в которых необходимость неразрывно связана со случайностью в каждом отдельном явлении и лишь во множестве явлений проявляет себя как закон, называются статистическими. Статистическая закономерность обладает свойством устойчивости, т.е. стабильности и повторяемости при повторных наблюдениях. Свойство статистических закономерностей проявляется лишь в массе явлений. Свойство статистических закономерностей проявляться лишь в массе явлений при обобщении данных по достаточно большому числу единиц получило название – закон больших чисел.

Закон больших чисел утверждает, что при достаточно большом числе единиц совокупности случайные отклонения от общей меры, свойственные отдельным единицам, взаимно погашаются и эта общая мера, закономерность является обобщающей характеристикой совокупности единиц или явлений.

 

Признаки

Статистическая совокупность состоит из единиц совокупности. Единицы совокупности обладают определенными свойствами, качествами. Эти свойства принято называть признаками.

Признаки – свойства единиц совокупности. Например, признаки человека: возраст, образование, занятие, рост, вес, семейное положение и т. д.; признаки предприятия: форма собственности, отраслевая принадлежность, стоимость активов, численность работников, величина уставного фонда, и т.д.

Статистика изучает явления через их признаки.

Классификация признаков представлена на схеме 1.

Описательные признаки выражаются словесно (форма собственности предприятия, вид используемого сырья, профессия работника и т.д.). Описательные признаки подразделяются на номинальные, которые нельзя упорядочить (расположить по возрастанию или убыванию), ранжировать (национальность человека, отраслевая принадлежность предприятия и др.) и порядковые, которые можно ранжировать (тарифный разряд работника, балл успеваемости студента, рейтинги компаний и т.д.).

Количественные признаки выражаются числами. Данные признаки играют преобладающую роль в статистике. Для предприятия - это объем выпускаемой продукции за период, количество видов производимой продукции, фонд заработной платы и т. д.

 

 

Схема 1. Классификация признаков в статистике

 

По способу измерения признаки делятся на первичные и вторичные. Первичные признаки - это абсолютные величины. Они могут быть измерены, посчитаны, взвешены и существуют сами по себе независимо от их статистического изучения. Например, площадь пашни, численность населения города, число автомобилей, произведенных в стране. Вторичные, или расчетные, признаки не измеряются непосредственно, а рассчитываются через соотношение первичных признаков. Они являются продуктами человеческого сознания.

Например, себестоимость единицы продукции, производительность труда, рентабельность, урожайность и т. п. Вторичные признаки представляют собой соотношение первичных признаков. Так, если объем произведенной продукции разделить на численность работников, получим показатель производительности труда; разделив сумму затрат на произведенную продукцию на число единиц данной продукции, получим себестоимость, и т.д.

По характеру вариации признаки подразделяются на альтернативные, дискретные и непрерывные. Альтернативные признаки принимают только два значения (пол человека, место проживания (город-село), признаки обладания или необладания чем-то (наличие собственного жилья, автомобиля).

Количественные признаки могут быть дискретными и непрерывными. Дискретные – имеют только целочисленные значения. Например, число человек в семье, количество установленного оборудования. Непрерывные признаки – признаки, принимающие любые значения, как целые, так и дробные (значения которых у разных единиц могут отличаться на любую сколь угодно малую величину). Такими признаками являются рост, вес человека, заработная плата, метраж квартиры и т.д.

Еще одно деление признаков связано с их зависимостью от времени. Если значение признака зависит от интервала времени, к которому он относится, то признак называется интервальным. В названии такого признака указывается интервал времени. Например, продукция, выпущенная за месяц или за год; доход за месяц; расходы на транспорт за неделю, за день и т.д. Очевидно, что значение такого признака зависит от того, к какому интервалу времени оно относится (объем продукции за квартал, конечно же, будет больше, чем за месяц). Значения интервальных признаков принадлежат соответствующему отрезку времени и могут суммироваться (нет повторного счета). Так, сумма доходов за месяц дает годовой доход. Эти признаки можно назвать характеристиками процесса.

Если значение признака может быть определено по состоянию на какой-либо момент времени, такой признак называется моментным или признаком состояния. К такого рода признакам относятся: стоимость основных фондов предприятия на начало или на конец года, численность работников на начало года и т.д. Нельзя суммировать.

 

Метод статистики

 

Сущность статистической методологии заключается в комплексном использовании статистического метода, отражающего отдельные стадии статистического исследования – сбор данных (статистическое наблюдение), их обобщение, представление, анализ и интерпретация.

Для изучения своего предмета статистика использует систему приемов и методов, образующих статистическую методологию. Любое статистическое исследование состоит из трех стадий:

1. сбор данных (статистическое наблюдение),

2. первичная обработка, сводка и группировка результатов наблюдения,

3. анализ полученных сводных материалов и интерпретация.

1. Статистические данные могут быть взяты из публикаций, а можно собрать новую информацию по каждой единице совокупности. Получение исходных данных является одной из наиболее трудных и важных задач, которые встают перед статистикой. Главное – использовать те данные, которым можно доверять.

На начальной стадии осуществляется научно организованный сбор сведений об изучаемом явлении – статистическое наблюдение, которое проводится по определенным правилам, разработанным статистической наукой.

Результатом статистического наблюдения являются данные, характеризующие каждую единицу совокупности. Цель же исследования – получение характеристики всей совокупности или частей совокупности. Поэтому результаты статистического наблюдения представляют собой лишь исходный статистический материал. Эти результаты необходимо определенным образом обработать и обобщить.

2. Такая обработка и обобщение является следующей после наблюдения стадией статистического исследования и представляет собой сводку и группировку исходных данных для получения обобщающих характеристик исследуемого процесса или явления.

Группировка – разграничение всей совокупности на группы однородных единиц, сводка – обобщение значений признаков в сводные статистические показатели (итоговые абсолютные показатели) для каждой группы и совокупности в целом.

Т.о. вторая стадия статистического исследования представляет собой переход от характеристики единичного факта к характеристике совокупности.

Результаты группировки и сводки излагаются в виде статистических таблиц и графиков, являющихся наиболее рациональной, систематизированной и наглядной формой представления массовых данных.

3. Заключительной стадией статистического исследования является статистический анализ.

Процесс анализа охватывает все стадии статистического исследования. Каждый следующий этап статистической работы зависит от предыдущего. Этап обобщения данных оказывает влияние на статистическое наблюдение – ведь именно тем, что мы хотим получить в результате исследования, определяет границы объекта наблюдения, программу наблюдения.

Выделение типов в результате классификации или группировки данных обеспечивает их однородность. Однородность обобщаемых данных определяет устойчивость всех статистических показателей.

Выделяются следующие основные этапы анализа:

1. констатация фактов и их оценка,

2. установление характерных черт и причин явления,

3. сопоставление явления с другими, принятыми за базу сравнения – нормативными, плановыми и прочими явлениями,

4. формулирование гипотез, выводов и предположений,

5. статистическая проверка гипотез с помощью специальных статистических показателей.

Характерным для статистических методов на этой стадии является применение обобщающих показателей, факторного анализа, индексных систем.

На данной стадии статистического исследования проводится также выявление закономерностей, связей между изучаемыми явлениями.

Процесс анализа охватывает все стадии исследования. Каждый шаг исследования завершается интерпретацией полученных результатов и выработкой рекомендаций для принятия решений.

Научная постановка статистического исследования обусловливает тесную увязку всех трех стадий. Наблюдение должно быть организовано так, чтобы на основе собранного материала была решена поставленная задача. Сводку материалов наблюдения необходимо проводить таким образом, чтобы группировки и таблицы служили материалом для получения научно обоснованных показателей и последующего их анализа. Анализ должен широко применять статистические методы расчета обобщающих показателей и индексов, выявление взаимосвязей, оценки достоверности информации и завершаться формулировкой научных и практических выводов.