Тема №1 Предмет статистической науки и её методология

Тема №1 Предмет статистической науки и её методология

«Статистика знает всё»
И.Ильф, Е.Петров.

Статистика как наука

Термин «статистика» употребляется в различных значениях.

Под статистикой понимается:

1. практическая деятельность по сбору, накоплению, обработке и анализу цифровых данных, характеризующих экономику, культуру, образование, население и другие явления в жизни общества.

2. особая наука, т.е. отрасль знаний, изучающая явления в жизни общества с их количественной стороны.

3. различного рода числовые, или, цифровые данные, характеризующие различные стороны жизни государства: политические отношения, культуру, население, производство.

Между статистической наукой и практикой существует тесная связь и зависимость. Статистическая наука использует данные практики, обобщает их и разрабатывает методы проведения статистических исследований.

Считается, что основы статистической науки заложены английским экономистом У. Петти (1623-1687) в связи с его работами «Политическая арифметика», «Разное о деньгах». В работах известного ученого А.А. Кауфмана (1874–1919) излагался взгляд на статистику как «искусство измерения политических и социальных явлений». Опыт развития статистики при советской власти обобщался в трудах В.С. Немчинова, В.Н. Старовского, Б.С. Ястремского и других ученых.

Слово «статистика» происходит от латинского слова «status» - состояние, положение вещей. Первоначально оно употреблялось в значении «политическое состояние». Отсюда итальянское слово «stato» - государство и «statista» - знаток государства употреблялось в значении «государствоведение».

Таким образом, история развития статистики показывает, что статистическая наука сложилась в результате теоретического обобщения накопленного человечеством передового опыта учетно-статистических работ, обусловленных, прежде всего, потребностями управления жизни общества.

Предмет статистической науки

Каждая наука обладает специфическими особенностями, которые отличают её от других наук и дают ей право на самостоятельное существование как особой отрасли знания. Главная особенность любой науки заключается в предмете познания.

Предметом исследования статистики являются массовые явления социально-экономической жизни; она изучает количественную сторону этих явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием в конкретных условиях места и времени.

Метод статистики

Для изучения своего предмета статистика разрабатывает и применяет разнообразные методы, совокупность которых образует статистическую методологию. Применение в статистическом исследовании конкретных методов предопределяется поставленными при этом задачами и зависит от характера исходной информации.

Диалектический метод – это рассмотрение изучаемого явления в развитии, движении от возникновения до исчезновения т.е. статистика изучает динамику социально-экономических явлений в их исторической обусловленности. При статистическом изучении социально-экономических явлений руководствуются положением материалистической диалектики о переходе количественных изменений в качественные. Статистика опирается на диалектические категории случайного и необходимого; единичного и массового; индивидуального и общего.

Всё многообразие статистических методов изучения социально-экономических явлений систематизируется по их целевому применению в последовательно выполняемых при этом трех основных стадиях экономико-статистического исследования:

1. Сбор первичной статистической информации;

2. Статистическая сводка и обработка первичной информации;

3. Анализ статистической информации.

Для осуществления начальной стадии статистического исследования применяется метод массового научно организованного наблюдения.

Методом второй стадии статистического исследования является метод статистических группировок и сводок, позволяющий выделить в изучаемой совокупности социально-экономические типы (систематизация единиц совокупности производится по признакам сходства).

На третьей, заключительной стадии статистического исследования проводится анализ статистической информации на основе применения метода обобщающих статистических показателей: абсолютных, относительных и средних величин, статистических коэффициентов.

При анализе статистической информации широкое применение имеют табличный и графический методы.

Сплошное

Это наблюдение, при котором обследованию подвергаются все без исключения единицы изучаемой совокупности (например, Всероссийская перепись населения).

Несплошное

Это наблюдение, при котором обследованию подвергаются не все единицы изучаемой совокупности, а только заранее установленная их часть. Несплошное наблюдение имеет ряд преимуществ за счет уменьшения числа обследуемых единиц совокупности. Они требуют меньших затрат сил и средств, позволяют применять более детальную программу и более совершенный способ учета фактов, быстрее подводить итоги обследования.

Несплошное наблюдение может быть проведено одним из следующих способов:

Выборочным наблюдением называется наблюдение, при котором характеристика всей совокупности фактов дается по некоторой их части, отобранной в случайном порядке. Выборочные наблюдения широко применяются, например, в промышленности для контроля качества продукции; в торговле – изучают спрос населения на товары и услуги и степень их удовлетворения.

Метод основного массива состоит в том, что обследованию подвергается та часть единиц совокупности, у которой величина изучаемого признака является преобладающей во всем объеме. Например, организовано наблюдение за работой городских рынков. Из всех городов и поселков городского типа для наблюдения взято 308 городов. Это наиболее крупные промышленные и культурные центры, в которых проживает свыше 50% всего городского населения. Оборот рынков составил свыше 60% всего товарооборота рыночной торговли.

Монографическое обследование представляет собой детальное, глубокое изучение и описание отдельных, характерных в каком либо отношении единиц совокупности. Монографическое обследование проводится, например, для изучения передового опыта и его распространения; выявления отдельных недостатков в работе отдельных предприятий, изучения работы магазина, перешедшего на новые формы обслуживания населения.

Сбор данных может осуществляться посредством следующих методов:

Метод анкетного наблюдения - сбор данных основан на принципе добровольного заполнения адресатами анкет (листков опроса). Такой способ наблюдения может применяться в тех случаях, когда не требуется высокая точность сведений, а нужны приблизительные характеристики.

Непосредственное наблюдение – это такое наблюдение, при котором сами регистраторы путем замера, взвешивания или подсчета устанавливают факт, подлежащий регистрации и на этом основании производят записи в формуляре наблюдения. Так при учете остатков товаров в торговле за основу берется их инвентаризация; при переписи оборудования, сведения в формуляр заносятся на основе личного осмотра машин.

Документальный способ сбора статистической информации. Этот способ используется при составлении предприятиями отчетности на основе документов первичного учета. Способ наблюдения обеспечивает большую точность сведений.

Опрос – это наблюдение, при котором ответы на изучаемые вопросы записываются со слов опрашиваемого. К опросу, например, прибегают при проведении переписи населения.

В статистике применяются следующие основные способы опроса: экспедиционный (устный), саморегистрация, корреспондентский.

Экспедиционный способ заключается в том, что специально подготовленные работники, которых обычно называют счетчиками (регистраторами), сами устанавливают учитываемые факты путем непосредственного наблюдения на основании документов или опроса соответствующих лиц и сами заполняют формуляр наблюдения. Важнейшие статистические обследования населения проводятся экспедиционным способом.

Саморегистрация – соответствующие документы заполняют сами опрашиваемые. Обязанность счетчиков состоит в раздаче бланков, инструктаже, сборе заполненных формуляров.

Корреспондентский способ. Данный способ заключается в том, что сведения в органы, ведущие наблюдение, сообщают их корреспонденты. Этот способ не требует больших затрат, но и не обеспечивает высокого качества информации, так как проверить точность сообщаемых сведений не всегда представляется возможным.

В статистической практике используются две организационные формы наблюдения:

Ø отчетность

Ø специальное статистическое наблюдение.

Отчетность – это такая организационная форма, при которой единицы наблюдения представляют сведения о своей деятельности в виде формуляров (отчетов) по утвержденным формам в определённые сроки. Отчетность должна быть обоснована и юридически подтверждена подписью руководителя.

Специально организованное статистическое наблюдение – представляет собой сбор сведений посредством переписей, единовременных учетов и обследований (различного рода социологических обследований, переписей в промышленности, сельском хозяйстве, строительстве, транспорте, торговле и т.д.)

Контрольные вопросы

1. Что называют статистическим наблюдением?

2. Каковы требования к данным собранным в процессе статистического наблюдения?

3. Охарактеризуйте вопросы содержащиеся в статистическом плане наблюдения?

4. Какая информация отражается в организационном плане проведения статистического наблюдения?

5. Охарактеризуйте виды статистического наблюдения, выделенные по времени регистрации данных.

6. Охарактеризуйте виды статистического наблюдения, выделенные по степени охвата единиц изучаемой совокупности.

7. Охарактеризуйте основные методы сбора данных.

8. Опишите особенности основных способов проведения опроса.

9. Сравните две, известные вам, организационные формы наблюдения.

 

 

Вопросы техники выполнения группировки.

В качестве группировочного используется дискретный признак. Это признак, способный принимать только некоторые определённые значения (например, целые), то число выделенных групп соответствует количеству вариантов значений признака, если их значение не так велико.

При составлении структурных группировок на основе варьирующих количественных признаков необходимо определить количество групп и интервалы группировки.

Интервал — количественное значение, отделяющее одну единицу (группу) от другой, т.е. он очерчивает количественные границы групп.

Как правило, величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе.

Вопрос о числе групп и величине интервала следует решать с учетом множества обстоятельств, прежде всего исходя из целей исследования, значения изучаемого признака и т.д.

Таким образом, при решении вопроса о численности единиц в группах нужно руководствоваться не формальными признаками, а знанием сущности изучаемого явления.

На количество выделяемых групп существенное влияние оказывает степень колеблемости группировочного признака: чем она больше, тем больше следует образовать групп.

Ориентировочно определить оптимальное количество групп с равными интервалами можно по формуле американского ученого Стерджесса:

где N- число единиц совокупности.

Формула Стерджесса пригодна при условии, что распределение единиц совокупности по данному признаку приближается к нормальному, и при этом применяются равные интервалы в группах.

Интервалы могут быть равные и неравные. При исследовании экономических явлений могут применяться неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие) интервалы. Так, например, по численности работающих промышленные предприятия могут быть разбиты на следующие группы: до 100 человек, 100—200, 200—300, 300—500, 500—1000,1000 и более человек. Это объясняется тем, что количественные изменения размера признака имеют неодинаковые значения в низших и высших по размеру признака группах: изменение количества работающих на 50—100 человек имеет существенное значение для мелких предприятий, а для крупных — не имеет.

Группировки с равными интервалами целесообразны в тех случаях, когда вариация проявляется в сравнительно узких границах и распределение является практически равномерным (например, при группировке рабочих одной профессии по размеру заработной платы, посевов какой-либо культуры — по урожайности).

Для группировок с равными интервалами величина интервала:

где x_max, x_min — наибольшее и наименьшее значения признака,
n — число групп.

Если в результате деления получится нецелое число и возникнет необходимость в округлении, то округлять нужно, как правило, в большую сторону, а не в меньшую.

Интервалы групп могут быть закрытыми, когда указаны нижняя и верхняя границы (как в приведенном примере), открытыми, когда указана лишь одна из границ (первый или последний интервалы, величина которых принимается равной величине смежных с ними интервалов). Подобные функции выполняют слова «до», «менее» и «более».

Процесс получения показателей составляет сущность особого этапа статистического исследования – сводки.

Сводка – это характеристика выделенных групп с помощью статистических показателей. Статистические сводки различаются по ряду признаков:

· по сложности построения,

· месту проведения,

· способу разработки статистического наблюдения,

· технике выполнения.

По технике или способу выполнения сводка может быть ручной либо механизированной (с помощью ЭВМ).

Статистическая сводка должна проводиться по определенной программе и плану.

Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы:

· выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп;

· разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом:

· разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и порядке изложения и представления результатов.

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

Средняя хронологическая.

Иногда, при анализе социально-экономических показателей, необходимо определить среднюю величину, если имеются данные равностоящего моментного ряда динамики. Например, среднемесячный запас товаров; среднесписочную численность продавцов за квартал, за полугодие, если известна численность продавцов на начало месяца; или определить среднегодовую численность населения территории, то используют среднюю хронологическую.

Х=(  х₁ + х₂ +х₃+ … +х _n-1+  х _n): (n-1)

Х – индивидуальное значение признака каждой единицы совокупности;

n – число единиц совокупности.

Средняя гармоническая.

Средняя гармоническая – это величина обратная средней арифметической. Когда статистическая информация не содержит частот по отдельным вариантам совокупности, а представлена как их произведение, применяется формула средней гармонической взвешенной.

Средняя геометрическая.

Этой средней удобно пользоваться, когда уделяется внимание не абсолютным разностям, а отношениям двух чисел. Поэтому средняя геометрическая используется в расчетах среднегодовых темпов роста

Геометрическая средняя величина дает наиболее правильный ответ по содержанию результат осреднения, если задача состоит в нахождении такого значения признака, который качественно был бы равноудалён как от максимального, так и от минимального значения признака.

Пример, В результате инфляции за первый год цена товара возросла в два раза к предыдущему; за второй год – ещё в три раза к уровню предыдущего года. Ясно, что за два года цена выросла в 6 раз. Рассчитать средний темп роста цены за год?

В расчете среднего темпа роста арифметическая средняя – непригодна. Геометрическая средняя даёт правильный ответ.

Х = х₁*х₂ = 2*3 = 6 = 2,45 раза.

Средняя квадратическая.

Данная средняя величина применяется для характеристики вариации признака в совокупности.

 

Понятие вариации.

Вариацией называется различие значений признака у отдельных единиц изучаемой совокупности в один и тот же период или момент времени.

Вариация признака возникает в результате того, что его индивидуальные значения складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов, которые по разному сочетаются в каждом отдельном случае.

Ранжированный ряд.

Это перечень отдельных единиц совокупности в порядке возрастания (убывания) изучаемого признака.

Дискретный ряд.

Он представляет собой таблицу, состоящую из двух граф либо строк: конкретных значений признака и числа единиц совокупности.

Интервальный ряд.

Он представляет собой таблицу, состоящую из двух граф (или строк) — интервалов признака, вариация которого изучается, и числа единиц совокупности, попадающих в данный интервал, или долей этого числа от общей численности совокупности.

В составе любого вариационного ряда можно выделить три основных элемента:

1. Варианты – это значения, которые принимает исследуемый признак.
2. Частоты вариационного ряда – абсолютная численность отдельных групп с различными значениями признака.
3. Частости вариационного ряда – удельные веса (доли) отдельных групп в общей численности совокупности.

2. Графическое изображение вариационного ряда.

Интервальный ряд изображается столбиковой диаграммой (гистограммой), в которой основания столбиков, расположенные на оси абсцисс — это интервалы значений варьирующего признака, а высоты столбиков — частоты, соответствующие масштабу по оси ординат.

Если имеется дискретный вариационный ряд или используются середины интервалов, то графическое изображение такого ряда называется полигоном (от греч. слова - многоугольник).

Преобразованной формой вариационного ряда является ряд накопленных частот. Это ряд значений числа единиц совокупности с меньшими и равными нижней границе соответствующего интервала значениями признака. Такой ряд называется кумулятивным. Можно построить кумулятивное распределение "не меньше, чем", а можно "больше, чем". В первом случае график кумулятивного распределения называется кумулятой, во втором — огивой.

Асимметрия

Ряды распределения могут иметь один и тот же центр группирования (показатели центра распределения) и одинаковые пределы варьирования признака (показатели вариации), однако при этом отличаться характером распределения единиц совокупности вокруг центра.

Если большая часть совокупности расположена левее центра имеет место левосторонняя асимметрия, если правее – правосторонняя.

Для оценки асимметрии применяют моментный и структурный коэффициенты асимметрии.

1. Моментный коэффициент определяют по формуле:

где М₃ – центральный момент третьего порядка.

На направление асимметрии указывает знак коэффициента:

Если As <0, то это левосторонняя асимметрия

Если As >0, то это правосторонняя асимметрия

1. Структурный коэффициент асимметрии – характеризует асимметричность только в центральной части распределения. Для расчета данного показателя наиболее часто используют формулу К. Пирсона:

Эксцесс

Эксцесс – это отклонение вершины эмпирического распределения вверх или вниз от вершины нормального распределения. Эксцесс рассматривается только для симметричных и умеренно асимметричных распределений.

Эксцесс оценивается с помощью показателя:

Где М₄ – центральный момент четвертого порядка.

Формула эксцесса основана на отклонении от нормального распределения (в нормальном распределении отношение M⁴ / σ⁴ = 3

Если Ех>0 то распределение более островершинное чем нормальное

Если Ех<0 то распределение более плосковершинное чем нормальное.

 

Контрольные вопросы

1. Назовите основные виды средних величин.

2. В чем особенности расчета средней арифметической?

3. Когда используют среднюю хронологическую? Как ее рассчитать?

4. Когда используют среднюю гармоническую? Как ее рассчитать?

5. Когда используют среднюю геометрическую? Как ее рассчитать?

6. В чем особенности расчета структурных средних: моды и медианы?

7. Что характеризуют показатели вариации?

 

 

Тема №1 Предмет статистической науки и её методология

«Статистика знает всё»
И.Ильф, Е.Петров.

Статистика как наука

Термин «статистика» употребляется в различных значениях.

Под статистикой понимается:

1. практическая деятельность по сбору, накоплению, обработке и анализу цифровых данных, характеризующих экономику, культуру, образование, население и другие явления в жизни общества.

2. особая наука, т.е. отрасль знаний, изучающая явления в жизни общества с их количественной стороны.

3. различного рода числовые, или, цифровые данные, характеризующие различные стороны жизни государства: политические отношения, культуру, население, производство.

Между статистической наукой и практикой существует тесная связь и зависимость. Статистическая наука использует данные практики, обобщает их и разрабатывает методы проведения статистических исследований.

Считается, что основы статистической науки заложены английским экономистом У. Петти (1623-1687) в связи с его работами «Политическая арифметика», «Разное о деньгах». В работах известного ученого А.А. Кауфмана (1874–1919) излагался взгляд на статистику как «искусство измерения политических и социальных явлений». Опыт развития статистики при советской власти обобщался в трудах В.С. Немчинова, В.Н. Старовского, Б.С. Ястремского и других ученых.

Слово «статистика» происходит от латинского слова «status» - состояние, положение вещей. Первоначально оно употреблялось в значении «политическое состояние». Отсюда итальянское слово «stato» - государство и «statista» - знаток государства употреблялось в значении «государствоведение».

Таким образом, история развития статистики показывает, что статистическая наука сложилась в результате теоретического обобщения накопленного человечеством передового опыта учетно-статистических работ, обусловленных, прежде всего, потребностями управления жизни общества.