1.3. Признаки и их классификация
Единицы совокупности обладают определенными свойствами , качествами . Эти свойства принято называть признаками . Например , признаки человека : возраст , образование , занятие , рост , вес , семейное положение и т . д .; признаки предприятия : форма собственности , специализация ( отрасль ), численность работников , величина уставного фонда , экономическая эффективность его деятельности и т . д .
Статистика изучает явления через их признаки : чем более однородна совокупность , тем больше общих признаков имеют ее единицы и меньше варьируют их значения .
Классификация признаков в статистике
по характеру их выражения
по способу измерения
по отношению к характеризуемому объекту
по характеру вариации
по отношению ко времени
1. Первичные или учитываемые
1. Прямые ( непосредственные )
2. Вторичные или расчетные
Признаки различаются способами их измерения и другими особенностями , влияющими на приемы статистического изучения . Это дает основание для классификации признаков ( табл . 1.2).
Описательные признаки выражаются словесно : национальность человека , разновидность почв , материал стен здания . Описательные признаки подразделяются на номинальные и порядковые . Эти термины взяты из теории измерений . Отличия между ними в том , что номинальные — это описательные признаки , по которым нельзя ранжировать данные , а порядковые — это признаки , по которым можно ранжировать , упорядочивать данные . Например , пользуясь оценками экспертов , ранжируют фигуристов по технике и артистичности исполнения программы или работников по мастерству и т . д .
Количественные признаки выражены числами . Они играют преобладающую роль в статистике . Таковы возраст человека , площадь пашни , заработная плата рабочих , население города , доход кооператива и т . д .
Первичные признаки характеризуют единицу совокупности в целом . Это абсолютные величины . Они могут быть измерены , сосчитаны , взвешены и существуют сами по себе , независимо от их статистического изучения . Например , площадь пашни , мощность двигателей на предприятии , численность населения города , число автомобилей , произведенных в стране .
Вторичные , или расчетные , признаки не измеряются непосредственно , а рассчитываются . Они являются продуктами человеческого сознания , результатом познания изучаемого объекта . Например , себестоимость единицы продукции , производительность труда , рентабельность , урожайность и т . п . Вторичные признаки представляют собой соотношения первичных признаков : деление объема выпущенной продукции на численность работников дает показатель производительности труда ; деление суммы затрат на произведенную продукцию на число единиц данной продукции дает себестоимость и т . д . Несмотря на расчетный характер признаков , они тоже имеют объективный характер . Процесс познания есть отражение объективных свойств явлений и процессов , и расчеты , статистические методы познания являются таким же необходимым средством отражения объективных свойств совокупности , как измерение , взвешивание . Вторичный — не означает второстепенный . Термин определяет только путь познания : сначала надо измерить значения первичных признаков , а уже потом , во вторую очередь , на основе первичных признаков рассчитать значения вторичных .
Прямые ( непосредственные ) признаки — это свойства , непосредственно присущие тому объекту , который ими характеризуется .
Таковы возраст человека , поголовье коров на ферме , объем продукции завода , численность его рабочих .
Косвенные признаки являются свойствами , присущими не самому объекту , а другим совокупностям , относящимся к объекту , входящим в него . Например , продуктивность коров как косвенный признак фермы . Хотя продуктивность не фермы , а коров — это их прямой признак , но ведь продуктивность характеризует и ферму , которой принадлежат эти коровы ( или даже целую область ). Такова и оплата труда рабочих по отношению к заводу . Это косвенный признак завода , но очень важный для того , кто собирается поступать на работу и выбирает предприятие .
Практически деление признаков на прямые и косвенные совпадает с их делением на первичные и вторичные . Признаки различаются в статистике и по характеру их вариации , т . е . по различиям их значений у разных единиц совокупности . Выделяются альтернативные признаки , которые могут принимать только два значения . Таковыми являются признаки обладания или необладания чем — то . Например , все садовые участки по признаку наличия посадок вишни можно разделить на имеющие посадки вишни и не имеющие их . Альтернативным признаком являются пол человека , место проживания ( город , село ), двигатель трактора ( гусеничный или колесный ).
К дискретным относятся количественные признаки , которые могут принимать только отдельные значения , без промежуточных значений между ними . Дискретные признаки , как правило , целочисленные . Это число членов семьи , количество этажей здания , комнат в квартире .
Непрерывные , точнее , непрерывно варьирующие признаки способны принимать любые значения , конечно , в определенных границах . К непрерывным относятся расчетные вторичные признаки . Ведь их значения — результат деления , а оно может приводить к любым числам — целым , дробным , иррациональным . На практике значения непрерывных признаков округляют с конечной степенью точности , так что они становятся квазидискретными . С другой стороны , дискретные по существу признаки , например число работников предприятия на 1 января , поголовье коров на ту же дату , имеют такое громадное число возможных значений , что на практике статистика вынуждена обращаться с ними , как с квазинепрерывными . Об этом будет сказано в главах 5 и 6 при обсуждении метода группировок .
Моментные признаки характеризуют изучаемый объект в какой — то момент времени , установленный планом статистического исследования . Они существуют на любой момент времени и характеризуют наличие чего — либо : численность населения , стоимость фондов , количество скота , размеры жилой площади .
К интервальным относятся признаки , характеризующие результаты процессов . Поэтому их значения могут возникать только за интервал времени : год , месяц , сутки , но не на момент времени . Таковы число родившихся , умерших , объем промышленной продукции , надой молока , сумма полученной прибыли . Различие между моментными и интервальными признаками существенно при изучении динамики ( см . гл . 9).
Единицы измерения моментных признаков относятся только к характеризуемым ими свойствам объектов , а единицы измерения интервальных признаков содержат еще и указание того отрезка времени , за который определено значение признака . Так , стоимость основных производственных фондов предприятия на 1 января выражается в миллионах рублей , а объем продукции за январь — в тысячах или миллионах рублей за месяц .
Источник
3. Основные категории статистики как науки
Итак, статистика изучает количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной или содержанием, а также исследует количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени. Такое изучение основывается на системе категорий и понятий, через которые выражаются её основные принципы.
Рассмотрим основные понятия, используемые в статистике.
Статистическая совокупность – это совокупность социально-экономических явлений и процессов общественной жизни, объединенных некоей общей связью, но отличающихся друг от друга отдельными признаками. Это может быть совокупность жителей Тамбова, совокупность студентов ТГУ имени Г.Р. Державина и т.д.
Статистическая совокупность является объектом статистического изучения.
Статистическая единица – неразложимый первичный независимый элемент статистической совокупности, являющийся носителем определённого статистического признака. Она является пределом дробления статистической совокупности, при котором сохраняются все свойства изучаемого явления или процесса, ее частным случаем.
Выбор статистической единицы определяется целью и уровнем проводимого статистического исследования. Например, можно изучать производительность труда на уровне отрасли, предприятия, цеха, участка, бригады. В каждом случае статистические единицы будут разными: предприятие отрасли, работник данного предприятия, рабочий данного цеха, бригады.
Статистический признак – характерное свойство, определённое качество статистической совокупности. Например, статистическими признаками предприятий могут являться: форма собственности, численность работающих, величина уставного капитала, стоимость активов и т.д.
Значение признака отдельной единицы статистической совокупности называется вариантой.
Статистические признаки можно классифицировать по множеству оснований. Классификацию удобно представить в виде таблицы 1.1.
Классификация статистических признаков
По характеру выражения
Цвет глаз человека
По способу измерения
По характеру вариации
Возраст группы людей (от … до…)
По отношению ко времени
Количество денег в кармане человека
Заработная плата человека за месяц
По характеру взаимосвязи
Численности работников и производительности труда
Стоимостной объём выпуска продукции
По характеру выражения различают атрибутивные и количественные признаки:
• атрибутивные (описательные) – выражаются словесно, например, пол, национальность, образование и др. По ним можно получить итоговые сведения о количестве статистических единиц, обладающих данным значением признака;
• количественные (числовые) – выражаются числовой мерой (возраст, стаж работы, объем продаж, размер дохода и т.д.) По ним можно получить итоговые данные о количестве единиц, обладающих конкретным значением признака, и суммарное или среднее значение признака по совокупности.
По характеру вариации признаки делятся на:
• альтернативные, которые могут принимать только одно из двух возможных значений признака. Это признаки обладания или не обладания чем-либо. Например, пол, семейное положение, в маркетинговых или политологических исследованиях — ответ на вопрос в форме «да или нет»;
• дискретные – количественные признаки принимающие только отдельные значения, без промежуточных между ними — как правило, целочисленные, например, разряд рабочего, число детей в семье и т.д.;
• непрерывные – количественные признаки, принимающие любые значения. На практике они, как правило, округляются в соответствии с принятой точностью (например: бухгалтерская прибыль по балансу в рублях, налоговая по налоговым регистрам – в тыс. руб.
По способу измерения различают:
первичные признаки, устанавливающиеся непосредственно при регистрации свойств объекта в конкретных условиях при изучении социально-экономических явлений. Например, количество произведенной продукции на предприятии.
вторичные признаки, определяющиеся путем обработки первичных данных. Например, производительность труда на предприятии.
По отношению ко времени различают:
• моментные признаки, характеризующие единицы совокупности на критический момент времени, например, стоимость основных производственных фондов (ОПФ) определяется на 01.01. и 31.12. соответствующего года как стоимость ОПФ на начало и конец отчётного года;
• интервальные признаки, характеризующие явление за определённый временной период (год, квартал, месяц и т.д.), например, сменная выработка, дневная выручка, годовой объём продаж и т.д.
По характеру взаимосвязи признаки делятся на:
• факторные, вызывающие изменения других признаков, либо создающие возможности для изменений значений других признаков. Факторные признаки подразделяются соответственно на признаки причины и признаки условия;
• результативные (признаки следствия), зависящие от вариации других признаков. Например, стоимостной объём выпуска продукции является результативным признаком, величина которого зависит от факторных признаков — численности работников и производительности труда.
Особенностью статистического исследования является то, что в нём изучаются только варьирующие признаки, т. е. принимающие различные значения.
Вариация – это изменение («колеблемость») величины либо значения признака при переходе от одной единицы совокупности к другой, от одной совокупности к другой.
Статистическая закономерность – это форма проявления причинной связи, выражающаяся в последовательности, регулярности, повторяемости событий с достаточно высокой степенью вероятности, если причины (условия), порождающие события не изменяются или изменяются незначительно. Она устанавливается на основе анализа массовых данных и проявляется только на уровне статистической совокупности. Закономерность возникает как результат воздействия большого числа постоянно действующих причин и причин случайных, действующих временами. Постоянно действующие причины придают изменениям в явлениях регулярность и повторяемость, случайные – вызывают отклонения в этой регулярности. На уровне статистических единиц закономерность проявляется не всегда; например, известно, что средняя продолжительность жизни у женщин больше, чем у мужчин. Но это не означает, что каждая женщина живёт дольше, чем каждый мужчина (среди мужчин встречается больше долгожителей).
Статистический показатель – понятие, отображающее количественные характеристики (размеры) или соотношения признаков общественных явлений.
Статистические показатели можно подразделить на первичные (объемные) – характеризуют либо общее число единиц совокупности (объем совокупности), либо сумму значений какого-либо признака (объем признака) и выражаются абсолютными величинами и вторичные (расчетные) – задаются на единицу первичного показателя и выражаются относительными и средними величинами. Статистические показатели могут быть плановыми, отчетными и прогностическими.
Система статистических показателей – совокупность статистических показателей, отражающая взаимосвязи, которые объективно существуют между явлениями. Она охватывает все стороны общественной жизни как на макро-, так и на микроуровне. С изменением условий жизни общества меняются и системы статистических показателей, совершенствуется методология их расчета.
Источник
Классификация признаков в статистике
| Основная классификация | ||||
| по характеру их выражения | по способу измерения | по отношению к характеризуемому объекту | по характеру вариации | по отношению ко времени |
| 1. Описательные | 1. Первичные или учитываемые | 1. Прямые (непосредственные) | 1. Альтернативные | 1. Моментные |
| 2. Количественные | 2. Вторичные или расчетные | 2. Косвенные | 2. Дискретные | 2. Интервальные |
| 3. Непрерывные |
Признаки различаются способами их измерения и другими особенностями, влияющими на приемы статистического изучения. Это дает основание для классификации признаков (табл. 1.2).
Описательные признаки выражаются словесно: национальность человека, разновидность почв, материал стен здания. Описательные признаки подразделяются на номинальные и порядковые. Эти термины взяты из теории измерений. Отличия между ними в том, что номинальные — это описательные признаки, по которым нельзя ранжировать данные, а порядковые — это признаки, по которым можно ранжировать, упорядочивать данные. Например, пользуясь оценками экспертов, ранжируют фигуристов по технике и артистичности исполнения программы или работников по мастерству и т. д.
Количественные признаки выражены числами. Они играют преобладающую роль в статистике. Таковы возраст человека, площадь пашни, заработная плата рабочих, население города, доход кооператива и т. д.
Первичные признаки характеризуют единицу совокупности в целом. Это абсолютные величины. Они могут быть измерены, сосчитаны, взвешены и существуют сами по себе, независимо от их статистического изучения. Например, площадь пашни, мощность двигателей на предприятии, численность населения города, число автомобилей, произведенных в стране.
Вторичные, или расчетные, признаки не измеряются непосредственно, а рассчитываются. Они являются продуктами человеческого сознания, результатом познания изучаемого объекта. Например, себестоимость единицы продукции, производительность труда, рентабельность, урожайность и т. п. Вторичные признаки представляют собой соотношения первичных признаков: деление объема выпущенной продукции на численность работников дает показатель производительности труда; деление суммы затрат на произведенную продукцию на число единиц данной продукции дает себестоимость и т. д.
Несмотря на расчетный характер признаков, они тоже имеют объективный характер. Процесс познания есть отражение объективных свойств явлений и процессов, и расчеты, статистические методы познания являются таким же необходимым средством отражения объективных свойств совокупности, как измерение, взвешивание. Вторичный — не означает второстепенный. Термин определяет только путь познания: сначала надо измерить значения первичных признаков, а уже потом, во вторую очередь, на основе первичных признаков рассчитать значения вторичных.
Прямые (непосредственные) признаки — это свойства, непосредственно присущие тому объекту, который ими характеризуется.
Таковы возраст человека, поголовье коров на ферме, объем продукции завода, численность его рабочих.
Косвенные признаки являются свойствами, присущими не самому объекту, а другим совокупностям, относящимся к объекту, входящим в него. Например, продуктивность коров как косвенный признак фермы. Хотя продуктивность не фермы, а коров — это их прямой признак, но ведь продуктивность характеризует и ферму, которой принадлежат эти коровы (или даже целую область). Такова и оплата труда рабочих по отношению к заводу. Это косвенный признак завода, но очень важный для того, кто собирается поступать на работу и выбирает предприятие.
Практически деление признаков на прямые и косвенные совпадает с их делением на первичные и вторичные. Признаки различаются в статистике и по характеру их вариации, т.е. по различиям их значений у разных единиц совокупности. Выделяются альтернативные признаки, которые могут принимать только два значения. Таковыми являются признаки обладания или необладания чем-то. Например, все садовые участки по признаку наличия посадок вишни можно разделить на имеющие посадки вишни и не имеющие их. Альтернативным признаком являются пол человека, место проживания (город, село), двигатель трактора (гусеничный или колесный).
К дискретным относятся количественные признаки, которые могут принимать только отдельные значения, без промежуточных значений между ними. Дискретные признаки, как правило, целочисленные. Это число членов семьи, количество этажей здания, комнат в квартире.
Непрерывные, точнее, непрерывно варьирующие признаки способны принимать любые значения, конечно, в определенных границах. К непрерывным относятся расчетные вторичные признаки. Ведь их значения — результат деления, а оно может приводить к любым числам — целым, дробным, иррациональным. На практике значения непрерывных признаков округляют с конечной степенью точности, так что они становятся квазидискретными. С другой стороны, дискретные по существу признаки, например число работников предприятия на 1 января, поголовье коров на ту же дату, имеют такое громадное число возможных значений, что на практике статистика вынуждена обращаться с ними, как с квазинепрерывными. Об этом будет сказано в главах 5 и 6 при обсуждении метода группировок.
Моментные признаки характеризуют изучаемый объект в какой-то момент времени, установленный планом статистического исследования. Они существуют на любой момент времени и характеризуют наличие чего-либо: численность населения, стоимость фондов, количество скота, размеры жилой площади.
К интервальным относятся признаки, характеризующие результаты процессов. Поэтому их значения могут возникать только за интервал времени: год, месяц, сутки, но не на момент времени. Таковы число родившихся, умерших, объем промышленной продукции, надой молока, сумма полученной прибыли. Различие между моментными и интервальными признаками существенно при изучении динамики (см. гл. 9).
Единицы измерения моментных признаков относятся только к характеризуемым ими свойствам объектов, а единицы измерения интервальных признаков содержат еще и указание того отрезка времени, за который определено значение признака. Так, стоимость основных производственных фондов предприятия на 1 января выражается в миллионах рублей, а объем продукции за январь — в тысячах или миллионах рублей за месяц.
Источник
