Возникновение и определение статистики

СТАТИСТИКА

 

КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ

по дисциплине подготовки бакалавров

по направлениям:

080100 – Экономика и 080200 - Менеджмент

 

МОСКВА 2012

СОДЕРЖАНИЕ

Стр.

 

Тема 1. Предмет и метод статистики 3

 

Тема 2. Средние величины 14

 

Тема 3. Статистическое наблюдение 18

 

Тема 4. Вариационные ряды и их характеристика 35

 

Тема 5. Статистическая сводка. Группировка данных наблюдений. Таблицы 57

 

Тема 6. Выборочное наблюдение и его организация 70

 

Тема 7. Статистические показатели 87

 

Тема 8. Статистические методы изучения взаимосвязи между явлениями 96

 

Тема 9. Ряды динамики 116

 

Тема 10. Виды и способы построения индексов 134

 

 

ПРЕДМЕТ И МЕТОД СТАТИСТИКИ

Возникновение и определение статистики

В настоящее время существует множество определений статистики. Термин «статистика» происходит от латинского слова «status» – состояние, положение вещей. Первоначально оно употреблялось в значении «политическое состояние», «государствоведение», т.е. совокупность сведений о государстве.

Статистика имеет древние корни. Статистика как наука явилась результатом обобщения уже достаточно развитой статистической практики, которая существовала с древнейших времен. Например, в Китае более чем за две тысячи лет до нашей эры производились подсчеты населения по полу и возрасту.

В античном мире был организован учет родившихся (свободных граждан); молодые люди, достигшие 18 лет, вносились в списки военнообязанных, а по достижению 20 лет – в списки полноправных граждан. Составлялись земельные кадастры, в которые вносились сведения о строениях, рабах, скоте, инвентаре, доходах. Появились описания государств. Большая заслуга принадлежит в этом греческому философу Аристотелю (384-322 г. до н.э.); он составил описание 157 городов и государств своего времени.

Однако если собирание статистических данных началось с самой глубокой древности, то их обработка и анализ, т.е. зарождение статистики – науки, относятся к более позднему периоду – второй половине XVIII в. В это время и было введено в научный обиход само слово «статистика». Это сделал немецкий ученый, профессор философии и права Г. Ахенваль (1719-1772), который с 1746 г. впервые в Марбургском, а затем в Геттингенском университете начал читать новую учебную дисциплину, которую он назвал статистикой.

Статистика складывалась из двух источников:

1. школы государствоведения,

2. школы политических арифметиков.

Во второй половине XVII столетия в Германии возникла школа государствоведения. Ее основателем был немнцкий ученый Г. Конринг (1606-1681). Школа просуществовала более 150 лет, не меняя своих теоретических основ. В трудах сторонников этого направления содержалось описание государств, их устройства, быта и нравов населения, естественных условий, климата, финансов, армии. Хотя авторы трудов называли их статистическими, с этим нельзя согласиться, т.к. в них было словесное описание»достопримечательностей государства», т.е. в большей мере эти описания носили этнографический характер.

Гораздо ближе к современному пониманию статистики была английская школа политических арифметиков. Основоположниками школы политических арифметиков были Д. Граунт (1620-1674), Э. Галлей (1656-1742) и В. Пети (1623-1687). В трудах этой школы наметились два направления: демографическое и статистико-экономическое. На основе обработки бюллетеней о естественном движении населения Лондона было показано, как следует обрабатывать и анализировать массовый первичный материал. Были осуществлены первые попытки построить таблицу смертности для стационарного населения, описывающую закономерное увеличение вероятности смерти по мере старения людей.

Дальнейшее развитие статистики характеризовалось совершенствованием методов сбора, обработки и анализа данных.

Со временем сбор данных о массовых общественных явлениях приобрел регулярный характер. С середины 19 в. были выработаны правила переписи населения и регулярности их проведения. Для координации развития статистики проводились международные статистические конгрессы (первый МСК состоялся в 1853г., последний - в 1872г., всего было проведено 9 конгрессов). В 1885г. был основан Международный статистический институт, существующий и сейчас.

 

Современное понимание статистики многомерно.

Статистика – это

1) наука, изучающая методы сбора, систематизации, обработки и анализа данных о самых разнообразных массовых явлениях. Вместе с тем, это – 2) учение о системе показателей, т.е. количественных характеристиках, дающих представление об изучаемых массовых явлениях и процессах.

Статистика является 3) инструментом познания, используемым в естественных и общественных науках для установления специфических закономерностей, которые проявляются в конкретных массовых явлениях. Это – также 4) одна из форм практической деятельности людей по сбору, обработке и анализу данных о тех или иных явлениях. Статистикой также называют 5) числовые (цифровые) данные, характеризующие изучаемую совокупность явлений.

В разных понятиях относительно статистики нет противоречия, они определяют ее практическую и теоретическую стороны.

 

Современная статистическая наука представляет собой сложную и разветвленную систему научных дисциплин, обладающих определенной спецификой и самостоятельностью.

Основными разделами статистической науки являются:

общая теория статистики, в которой излагаются принципы и методы статистики;

экономическая статистика, изучающая явления и процессы в области экономики;

социально-демографическая статистика, цель которой состоит в изучении населения, социальных (неэкономических) явлений и процессов;

отраслевые статистики, характеризующие отдельные отрасли экономики.

Принципы и методы статистической науки, используемые при изучении экономики в целом, рассматриваются в экономической статистике. Конкретизация и развитие этих принципов и методов применительно к особенностям экономики отраслей и секторов общественного производства привели к появлению отраслевых статистик, и в частности статистики связи.

 

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.

 

Средние величины

 

Наиболее распространенной формой статистических показателей являются средние величины.

Главное значение средних величин состоит в их обобщающей функции, т.е. замене множества различных индивидуальных значений признака средней величиной, характеризующей всю совокупность явлений.

Если средняя величина обобщает качественно однородные значения признака, то она является типической характеристикой признака в данной совокупности. Так, для лиц с достаточно однородным уровнем дохода, например, пенсионеров, можно определить типичные доли расходов на покупку предметов питания в их бюджете.

Однако не всегда средние величины характеризуют типичные значения признаков в однородных по данному признаку совокупностях. На практике современная статистика значительно чаще использует средние величины, обобщающие явно неоднородные явления. Например, произведенный национальный доход на душу населения (пенсионеры, бюджетники, нефтяники, банковские работники).

Средняя величина национального дохода на душу населения, средняя урожайность по всей стране, среднее потребление разных продуктов питания – это характеристики государства как единой системы, так называемые системные средние.

Но свое основное свойство – быть типической характеристикой – средняя выполнит в том случае, если она будет получена из качественно однородной совокупности. Если совокупность неоднородна, то общие средние (системные средние) должны быть заменены и дополнены групповыми средними, т.е. средними, рассчитанными по качественно однородным группам.

Средняя величина представляет собой обобщающую количественную характеристику признака в статистической совокупности в конкретных условиях места и времени, на основе которой выявляются основные свойства и особенности изучаемых массовых явлений и процессов.

Свойство средней обнаруживать (улавливать) общую тенденцию изменения анализируемых показателей проявляется в результате объединения большого количества, массы индивидуальных величин. Индивидуальные величины в массовом явлении подвержены влиянию случайных причин, вызывающих их отклонение от основного, характерного для них уровня. При расчете средней в массе индивидуальных величин их случайные отклонения взаимно погашаются и тогда обнаруживается тот типичный размер признака, который присущ всей совокупности единиц, т.е. проявляется действие закона больших чисел.

Различают следующие видысредних:

средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая и средняя квадратическая.

В теории статистики указывается, какая средняя необходима в том или ином случае и как правильно ее рассчитывать.

Названные средние относятся к классу степенных. Общие формулы степенных средних имеют следующий вид:

простая , взвешенная ,

где х – вариант, т.е. варьирующая, изменяющаяся величина признака; n – число единиц совокупности (число вариантов); f – частота признака (вес I-того варианта); z – показатель степени средней.

Простая и взвешенная степенные средние – это средние одного и того же вида, но их исчисление зависит от исходных данных. Если исходные данные не систематизированы (не сгруппированы), то применяется формула простой степенной средней, если они сгруппированы и представлены вариационным рядом, то используется формула взвешенной степенной средней.

(Вариационный ряд распределения – упорядочение единиц изучаемого явления по группам в возрастающем или убывающем порядке).

Изменение значения показателя степени средней определяет ее вид:

 

Наименование средней	Условное обозначение	Значение z	Формула средней
простой	взвешенной
средняя гармоническая		–1
средняя геометрическая
средняя арифметическая		+1
средняя квадратическая		+2

П – знак умножения.

 

Критерий выбора вида средней:

Средняя только тогда будет верной обобщающей характеристикой совокупности, когда при замене всех вариантов средней общий объем варьирующего признака останется неизменным. Этот критерий был предложен А.Я. Боярским.

Таким образом, в зависимости от того, как образуется общий объем варьирующего признака, выбирают ту или иную среднюю: если объем признака образуется как сумма вариантов, то используется средняя арифметическая, если как сумма обратных значений – то средняя гармоническая, если как произведение вариантов – то средняя геометрическая, если как сумма квадратов значений признака – то средняя квадратическая.

Разные виды средних при одних и тех же исходных данных принимают неодинаковое значение.

Например, имеются классы квалификации 1, 2, 3-й.

Исчислим средние:

гармоническая 1,64;

геометрическая = 1,82;

арифметическая 2,0;

квадратическая 2,16.

 

Такое соотношение значений средних выглядит следующим образом:

x_h < x_q < x_a < x_k

и называется правилом мажорантности средних. Оно представляется показателем степени; чем больше показатель степени в формуле средней, тем больше ее величина.

В статистике наиболее часто в расчетах прибегают к средней арифметической, поскольку она соответствует природе экономических явлений.

Средняя геометрическая используется при расчетах показателей динамики, средняя квадратическая – показателей вариации.

 

СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ

 

Статистическая отчетность

 

Статистическая отчетность – особая форма организации сбора данных, присущая только государственной статистике. Она проводится в соответствии с федеральной программой статистических работ и является одним из видов федерального государственного статистического наблюдения в форме регулярных периодических отчетов.

Бланки таких отчетов называются формами статистической отчетности. Правильность статистических сведений в отчетности заверяется подписью руководителя предприятия, организации. Различают формы федерального наблюдения, которые собираются и разрабатываются статистическими органами, и ведомственного наблюдения, которые собираются и разрабатываются органами, осуществляющими регулирование в соответствующей отрасли экономики. Для отрасли связи таким органом является Министерство информационных технологий и связи Российской Федерации.

Программа отчетности, т.е. перечень собираемых сведений, методика их определения и форма бланка отчетности, разрабатывается и утверждается Росстатом. Формы отчетности, включающие финансовые результаты, утверждаются, кроме того, и Минфином РФ.

По срокам представления статистическая отчетность бывает месячной, квартальной, полугодовой и годовой и представляет собой, за исключение годовой, текущую отчетность. Наиболее подробной является программа годовой отчетности.

Наряду с текущей отчетностью на предприятиях применяется срочная отчетность (ежедневная, пятидневная, десятидневная), составляемая структурными подразделениями и филиалами предприятий в целях оперативно-технического управления и принятия срочных управленческих решений в сфере производства продукции и предоставления услуг. В срочной отчетности содержится минимум показателей, в текущей отчетности их круг расширяется. Наиболее полной является годовая отчетность.

В годовом отчете содержатся сведения о происходящих за год изменениях в производственной деятельности. Годовой производственный отчет вместе с месячной, квартальной и полугодовой отчетностью охватывает все стороны деятельности предприятий, характеризует достигнутый уровень производства, качество продукции, работу с кадрами, положение на рынке.

Статистическое наблюдение в форме отчетности использует только один источник данных – документы. Прежде всего это документы бухгалтерского учета предприятий.

Каждая форма статистической отчетности имеет реквизиты.

Реквизиты (обязательные сведения) статистической отчетности: номер и код по ОКУД, присвоенный данной форме; наименование формы, определяющее ее содержание; отметка об утверждении, дата утверждения и номер; периодичность и сроки представления отчетности; наименование отчитывающейся организации и её почтовый адрес; название министерства (ведомства), которому подчинена организация; указание, кому должна представляться отчетность; должности лиц, обязанных подписать отчет: руководитель организации и ответственный за составление формы.

Инструкция к заполнению форм статистической отчетности.

Базой формирования информации государственного статистического наблюдения и информационного обеспечения системы управления отраслевой и национальной экономики служит достоверный первичный статистический учет основных показателей производственной деятельности предприятий. Первичный статистический учет должен осуществляться на установленных бланках, соответствующих формам государственного статистического наблюдения; при корректировке последних вносятся соответствующие изменения в бланки форм первичного статистического учета.

Инструкции по первичному статистическому учету.

 

Унифицированная статистическая отчетность

Основные принципы формирования статистической информационной базы – унификация и упрощение форм и состава их показателей, устранение дублирования информации, снижение нагрузки на отчитывающиеся организации и бюджет.

Наиболее значимым результатом реформирования государственной статистики в 90-х гг. (переход РФ на принятую в международной практике систему учета и статистики, создание основ статистики, соответствующей рыночной экономике) были внедрение

• цензового принципа организации учета и

• переход от отраслевого метода сбора информации к статистике предприятий.

Сущность перехода к статистике предприятий – организация статистического наблюдения на основе использования единого статистического инструментария для всех хозяйствующих субъектов с формированием и последующим ведением статистического регистра предприятий – как единой совокупности объектов нескольких статистических наблюдений.

Ведение регистра предполагает регулярное обновление показателей, характеризующих хозяйствующие субъекты.

Важной функцией государственной статистики является определение круга подотчетных единиц. С этой целью все предприятия, организации независимо от формы собственности, а также граждане, занимающиеся предпринимательской деятельностью, представляют в органы государственной статистики учредительные документы для включения в Единый государственный регистр предприятий и организаций всех форм собственности и хозяйствования (ЕГРПО) и отражения в государственной статистической отчетности.

При реорганизации или ликвидации предприятия представляют органам статистики государственную статистическую отчетность за период своей деятельности в отчетном году до момента ликвидации на бланках форм годовой отчетности, а также нормативные акты о своей реорганизации или ликвидации для внесения изменений в ЕГРПО.

В целом статистика предприятий предполагает формирование на единых принципах информационно-статистической базы, содержащей сведения о хозяйствующих субъектах всех отраслей экономики. Деятельность каждого хозяйствующего субъекта рассматривается в целом независимо от выполняемых им видов деятельности.

В 1998г. Были введены единые формы статистической отчетности для всех хозяйствующих субъектов независимо от отраслевой принадлежности и форм собственности.

 

Большое значение имеет стабильность отчетности, содержание ее форм. Только при этом условии обеспечивается возможность построения протяженных рядов динамики, а значит выявления тенденций, разработки прогнозов.

В настоящее время независимо от отрасли крупные и средние предприятия отчитываются по унифицированной отчетности. Малые предприятия с 1999г. отчитываются ежеквартально по форме № ПМ «Сведения об основных показателях деятельности малого предприятия».

Перечислим формы унифицированной статистической отчетности:

Форма № П-1 «Сведения о производстве и отгрузке товаров и услуг» (месячная),

Форма № П-2 «Сведения об инвестициях» (квартальная),

Форма № П-3 «Сведения о финансовом состоянии предприятия» (месячная),

Форма № П-4 «Сведения о численности, заработной плате и движении работников» (месячная).

 

Требования, предъявляемые к данным стат. наблюдения

Основной задачей государственной статистики является формирование государственных информационных ресурсов. Это достигается посредством статистического наблюдения. Адекватность отражения важнейших социально-экономических процессов в стране, во многом зависит от используемых методов сбора и обработки первичных данных.

В настоящее время нет стандартного определения качества данных. Принято отмечать два основных требования к материалам статистического наблюдения:

строгой достоверность и сопоставимость данных.

Достоверность – это соответствие первичных данных фактическому положению

Общими условиями обеспечения достоверности являются полнота охвата наблюдаемого объекта; полнота и точность регистрации данных по каждой единице наблюдения.

Достоверность данных зависит от уровня профессиональной подготовки лица, производящего наблюдение, качества используемого статистического инструментария, а также подготовленности объекта к статистическому обследованию.

Исходя из практической потребности, достоверность данных обычно описывают в терминах ошибок (ошибок наблюдения).

Сопоставимость статистических данных рассматривается в разных аспектах:

1. сопоставимость в рамках одного наблюдения,

2. сопоставимость данных разных наблюдений,

3. сравнимость с данными прошлых исследований.

Чтобы статистические данные были пригодными для обобщения, они должны быть сопоставимы друг с другом по времени и методологии обследования. Сравнимость данных наблюдения соблюдается при использовании одних и тех же единиц наблюдения, одной и той же методики регистрации первичных признаков и расчета вторичных признаков (таких как себестоимость, рентабельность, ликвидность и т.д.). Важным условием сопоставимости (сравнимости) является сохранение периода наблюдения (момента или интервала) в последующих обследованиях (на начало периода, за определенный месяц, квартал).

Ошибки наблюдения

Расхождение между расчетным и действительным значениями изучаемых величин называется ошибкой наблюдения.

Точность данных – это основное требование, предъявляемое к статистическому наблюдению. Чтобы избежать ошибок наблюдения, предупредить, выявить и исправить их, необходимо:

· обеспечить качественное обучение персонала, который будет проводить наблюдение;

· организовать специальные частичные или сплошные контрольные проверки правильности заполнения формуляров;

· провести логический и арифметический контроль полученных данных после окончания сбора информации.

В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации – это отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его значением. Этот вид ошибок может быть и при сплошном, и при несплошном наблюдении.

Ошибки регистрации могут быть случайными и систематическими. Они имеют разный характер и по-разному сказываются на результатах статистического исследования.

Случайные ошибки не имеют какой-либо направленности. Это описки, оговорки, перестановки цифр при записи цифровых данных и т.д. При обобщении массового материала они взаимопогашаются и не могут исказить значения сводных показателей и результаты анализа.

Другое дело систематические ошибки – они являются неслучайными и имеют определенную направленность. Такие ошибки очень опасны, поскольку приводят к искажению результатов статистического исследования. Эти ошибки, как правило, являются преднамеренными.

Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденцию либо к увеличению, либо к уменьшению значения показателей по каждой единице наблюдения, и поэтому величина показателя по совокупности в целом будет включать в себя накопленную ошибку. Известно, например, что люди предпочитают преуменьшать свои доходы, округлять возраст, стараются показать большую осведомленность в области культуры, науки, чем есть на самом деле. Предприятия также могут внести элементы недостоверности в свою информацию, особенно в те характеристики, от которых зависят величина налоговых платежей, расчеты с кредиторами и т.д. Ошибки такого рода необходимо выявлять и исправлять. Поэтому после проверки полноты данных проводится их контроль – счетный и логический.

В отличие от ошибок регистрации ошибки репрезентативности характерны только для несплошного наблюдения. Они возникают потому, что отобранная и обследованная совокупность недостаточно точно воспроизводит (репрезентирует) всю исходную совокупность в целом.

Отклонение значения показателя обследованной совокупности от его величины по исходной совокупности называется ошибкой репрезентативности. Ошибки репрезентативности также делятся на случайные и систематические.

Случайные ошибки возникают, если отобранная совокупность неполно воспроизводит всю совокупность в целом. Ее величина может быть оценена. Систематические ошибки репрезентативности появляются вследствие нарушения принципов отбора единиц из исходной совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению.

3 этап СН: подготовка данных к обработке

Ошибки наблюдения (регистрации) выявляются при хорошей организации статистического контроля. После получения статистических формуляров следует прежде всего провести проверку полноты собранных данных, т.е. определить, все ли отчетные единицы заполнили статистические формуляры и значения всех ли показателей отражены в них.

Следующим этапом контроля точности информации является арифметический контроль. Он основывается на использовании количественных взаимосвязей между различными показателями. Если арифметический контроль показывает, что количественная зависимость не выполняется, это свидетельствует о недостоверности собранных данных. Поэтому в программу статистического наблюдения целесообразно включать показатели, которые дают возможность провести арифметический контроль, для этой же цели в формуляры включаются контрольные суммы.

Логический контроль, также как и арифметический, основывается на знании взаимосвязей между показателями, но не количественных, а логических. Например, человек в возрасте 6 лет не может иметь среднего образования. Поэ