Способы предмета статистических данных

Методы статистики

Предмет, метод и задачи статистики.

Статистика – одна из древнейших отраслей знаний, возникшая на базе хозяйственного учета.

Термин «статистика» происходит от латинского слова Status, — государство, которое вошло в употребление в Германии в середине 18 века. Под статистикой подразумевалась совокупность сведений о государстве, о его достопримечательностях.

Как наука статистика стала преподаваться в 1749 году немецким ученым Готфридом Ахенвалем.

Развитие статистики шло по двум направлениям:

1) описательная школа возникло в Германии и было связано с описанием достопримечательностей государства: территории, населения, благосостояния государства и граждан и т.п. – без анализа закономерностей и взаимосвязей между явлениями. Основателем описательной школы был немецкий ученый Герман Контринг (1606 – 1681).

2) «политическая арифметика» возникло в Англии и было ориентировано на выявление на основе большого числа наблюдений различных закономерностей и взаимосвязи изучаемых явлений. Основателем школы этого направления был Уильям Петти (1623-1687).

Термин «статистика» употребляется в нескольких значениях: комплекс учебных дисциплин; отрасль практической деятельности («статистический учет»); совокупность цифровых сведений, характеризующих состояние массовых явлений и процессов общественной жизни; статистические методы (в том числе методы математической статистики), применяемые для изучения социально-экономических явлений и процессов.

Статистика как наука представляет собой целостную систему научных дисциплин: теория статистики, экономическая статистика и ее отрасли, социально-демографическая статистика и ее отрасли.

Теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методах статистического исследования социально экономических явлений. Она разрабатывает понятийный аппарат и систему категорий статистической науки, рассматривает методы сбора, сводки, обобщения и анализа статистических данных, т. е. общую методологию статистического исследования массовых общественных процессов.

Теория статистики является методологической основой всех отраслевых статистик.

Экономическая статистика — изучает явления и процессы в области экономики структуру, пропорции, взаимосвязи отраслей и «элементов общественного воспроизводства».

Статистика – это наука, которая изучает количественную сторону массовых социально-экономических явлений в неразрывной взаимосвязи их качественной стороной, а так же количественное выражение закономерностей развития процессов в конкретных условиях места и времени.

Предмет статистики — количественная сторона массовых социально-экономических явлений и процессов, которая изучается неразрывно с их качественной стороной.

Задачи статистики — совершенствование статистической информации базы на основе разработки системы статистических показателей и внедрения государственных статистических стандартов с целью обеспечения органов государственного управления и других структур статистическими данными;

Теоретической основой статистики являются положения социально-экономической теории, которые рассматривают законы развития социально-экономических явлений, выясняют их природу и значение в жизни общества. Опираясь на знания положений экономической теории, статистика анализирует конкретные формы проявления категорий, оценивает размеры явлений, осуществляет разработку адекватных методов их изучения и анализа.

Изучение статистики основано на системе категорий и понятий, отражающих наиболее существенные свойства, признаки, взаимосвязи явлений и процессов.

Предмет статистики исследуется с помощью специальных приемов, способов и методов, направленных на количественное изучение массовых общественных и социальных и экономических явлений и процессов.

Применение в статистике конкретных методов предопределяется поставленными задачами и зависит от исходной информации.

В процессе развития науки статистики ее методы не оставались неизменными, а обогащались новыми, все более сложными приемами.

Метод статистики (или статистическая методология) представляет собой совокупность приемов, правил и принципов статистического исследования социально-экономических явлений, т.е. сбора сведений, обработки их, вычисления показателей и анализа (оценки) полученных данных.

Статистические методы:

— метод массовых наблюдений — сбор первичных данных по единицам совокупности;

— сводка и группировка заключается в классификации, обобщении полученных первичных данных;

— методы анализа обобщающих показателей позволяют дать характеристику изучаемому явлению при помощи статистических величин: абсолютных, относительных и средних с целью установления взаимосвязей и закономерностей развития процессов.

В соответствии с Указом Президента РФ от 9 марта 2004 г. № 314 Государственный комитет Российской Федерации по статистике (Госкомстат России) был преобразован в Федераль­ную службу государственной статистики (Росстат). Область де­ятельности Росстата определяется Положением о Федеральной службе государственной статистики.

Функции Росстата:

— принятие нормативных правовых актов в сфере государственной статистической деятельности;

— обеспечение органов государственного управления официальной статистической информацией о социально-демографи­ческом, экономическом, экологическом состоянии страны;

— осуществление контроля в сфере государственной статис­тической деятельности.

Органы Росстата представляют собой трехуровневую систему с территориальными органами и подведомственными организа­циями Федеральной службы. Росстат руководит работой 75 тер­риториальных органов государственной статистики, в ведении которых находится статистическая деятельность на соответству­ющих территориях республик, краев, областей, автономных ок­ругов и автономной области.

Кроме того, в систему Росстата включены:

— ГМЦ (Главный межрегиональный центр обработки и распространения статистической информации Федеральной службы государственной статистики),

— Научно-исследовательский и проектно-технологический институт статистической информа­ционной системы;

— Научно-исследовательский институт проблем социально-экономической статистики, учебные заведения (колледжи и техникумы, учебные центры).

Сбор и обработку статистической информации могут также осуществлять министерства и ведомства: Минфин Российской Федерации, МВД и т.д. (так называемая ведомственная статисти­ка).

Все органы государственной статистики обеспечивают пре­доставление официальной статистической информации органам государственной власти субъектов Российской Федерации.

До 2003 г. для описания структуры российской экономики использовался Общесоюзный классификатор отраслей народного хозяйства (ОКОНХ). Вза­мен ОКОНХ Минэкономразвития России был разработан Об­щероссийский классификатор видов экономической деятель­ности (ОКВЭД).

На основе кодов ОКВЭД осуществляется идентификация видов деятельности хозяйствующих субъектов в процессе их го­сударственной регистрации и статистического учета.

Изучение статистических показателей позволяет дать обобщающую характеристику объема и состава явления, выявить и изучить статистические закономерности. Такие закономерности обнаруживаются при массовом наблюдении благодаря действию закона больших чисел.

Закон больших чисел – объективный закон, согласно которому одновременное действие большого числа случайных факторов приводит к результату почти независимо от каждого случая.

Т.е. закономерности проявляются лишь в массе явлений при обобщении данных по достаточно большому числу единиц.

Предмет статистики исследуется с помощью специальных приемов, способов и методов, направленных на количественное изучение массовых общественных и социальных и экономических явлений и процессов.

Применение в статистике конкретных методов предопределяется поставленными задачами и зависит от исходной информации.

В процессе развития науки статистики ее методы не оставались неизменными, а обогащались новыми, все более сложными приемами.

Метод статистики (или статистическая методология) представляет собой совокупность приемов, правил и принципов статистического исследования социально-экономических явлений, т.е. сбора сведений, обработки их, вычисления показателей и анализа (оценки) полученных данных.

Статистические методы:

— Метод массовых наблюдений — сбор первичных данных по единицам совокупности.

— Сводка и группировка заключается в классификации, обобщении полученных первичных данных.

— Методы анализа обобщающих показателей позволяют дать характеристику изучаемому явлению при помощи статистических величин: абсолютных, относительных и средних с целью установления взаимосвязей и закономерностей развития процессов.

В процессе статистического исследования статистические методы обычно применяются комплексно.

В статистике, как и в любой другой науке, средством, инструментом исследования служит математика.

Различие между математикой и статистикой заключается в том, что статистика получает количественные характеристики явлений в их неразрывной связи с качественной стороной. Математика исследует количественную сторону явлений безотносительно к качеству.

В высшей математике выделяют раздел математической статистики, который занимается разработкой математических методов, систематизацией обработки и исследования стоимостных данных для научных и практических выводов.

Источник

7 методов статистического анализа, которые может применять каждый

Деятельность людей во множестве случаев предполагает работу с данными, а она в свою очередь может подразумевать не только оперирование ими, но и их изучение, обработку и анализ. Например, когда нужно уплотнить информацию, найти какие-то взаимосвязи или определить структуры. И как раз для аналитики в этом случае очень удобно пользоваться не только разными техниками мышления, но и применять статистические методы.

Особенностью методов статистического анализа является их комплексность, обусловленная многообразием форм статистических закономерностей, а также сложностью процесса статистических исследований. Однако мы хотим поговорить именно о таких методах, которые может применять каждый, причем делать это эффективно и с удовольствием.

Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:

• Статистическое наблюдение;
• Сводка и группировка материалов статистического наблюдения;
• Абсолютные и относительные статистические величины;
• Вариационные ряды;
• Выборка;
• Корреляционный и регрессионный анализ;
• Ряды динамики.

Далее мы рассмотрим каждый из них более подробно. Но отметим, что представим лишь основные характеристики без подробного описания алгоритмов действий. Впрочем, понять их не составит никакого труда.

Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение является планомерным, организованным и в большинстве случаев систематическим сбором информации, направленным, главным образом, на явления социальной жизни. Реализуется данный метод через регистрацию предварительно определенных наиболее ярких признаков, цель которой состоит в последующем получении характеристик изучаемых явлений.

Статистическое наблюдение должно выполняться с учетом некоторых важных требований:

• Оно должно полностью охватывать изучаемые явления;
• Получаемые данные должны быть точными и достоверными;
• Получаемые данные должны быть однообразными и легкосопоставимыми.

Также статистическое наблюдение может иметь две формы:

• Отчетность – это такая форма статистического наблюдения, где информация поступает в конкретные статистические подразделения организаций, учреждений или предприятий. В этом случае данные вносятся в специальные отчеты.
• Специально организованное наблюдение – наблюдение, которое организуется с определенной целью, чтобы получить сведения, которых не имеется в отчетах, или же для уточнения и установления достоверности информации отчетов. К этой форме относятся опросы (например, опросы мнений людей), перепись населения и т.п.

Кроме того, статистическое наблюдение может быть категоризировано на основе двух признаков: либо на основе характера регистрации данных, либо на основе охвата единиц наблюдения. К первой категории относятся опросы, документирование и прямое наблюдение, а ко второй – наблюдение сплошное и несплошное, т.е. выборочное.

Для получения данных при помощи статистического наблюдения можно применять такие способы как анкетирование, корреспондентская деятельность, самоисчисление (когда наблюдаемые, например, сами заполняют соответствующие документы), экспедиции и составление отчетов.

Сводка и группировка материалов статистического наблюдения

Говоря о втором методе, в первую очередь следует сказать о сводке. Сводка представляет собой процесс обработки определенных единичных фактов, которые образуют общую совокупность данных, собранных при наблюдении. Если сводка проводится грамотно, огромное количество единичных данных об отдельных объектах наблюдения может превратиться в целый комплекс статистических таблиц и результатов. Также такое исследование способствует определению общих черт и закономерностей исследуемых явлений.

С учетом показателей точности и глубины изучения можно выделить простую и сложную сводку, но любая из них должна основываться на конкретных этапах:

• Выбирается группировочный признак;
• Определяется порядок формирования групп;
• Разрабатывается система показателей, позволяющих охарактеризовать группу и объект или явление в целом;
• Разрабатываются макеты таблиц, где будут представлены результаты сводки.

Важно заметить, что есть и разные формы сводки:

• Централизованная сводка, требующая передачи полученного первичного материала в вышестоящий центр для последующей обработки;
• Децентрализованная сводка, где изучение данных происходит на нескольких ступенях по восходящей.

Выполняться же сводка может при помощи специализированного оборудования, например, с использованием компьютерного ПО или вручную.

Что же касается группировки, то этот процесс отличается разделением исследуемых данных на группы по признакам. Особенности поставленных статистическим анализом задач влияют на то, какой именно будет группировка: типологической, структурной или аналитической. Именно поэтому для сводки и группировки либо прибегают к услугам узкопрофильных специалистов, либо применяют конкретные техники мышления.

Абсолютные и относительные статистические величины

Абсолютные величина считаются самой первой формой представления статистических данных. С ее помощью удается придать явлениям размерные характеристики, например, по времени, по протяженности, по объему, по площади, по массе и т.д.

Если требуется узнать об индивидуальных абсолютных статистических величинах, можно прибегнуть к замерам, оценке, подсчету или взвешиванию. А если нужно получить итоговые объемные показатели, следует использовать сводку и группировку. Нужно иметь в виду, что абсолютные статистические величины отличаются наличием единиц измерения. К таким единицам относят стоимостные, трудовые и натуральные.

А относительные величины выражают количественные соотношения, касающиеся явлений социальной жизни. Чтобы их получить, одни величины всегда делятся на другие. Показатель, с которым сравнивают (это знаменатель), называют основанием сравнения, а показатель, которой сравнивают (это числитель), называют отчетной величиной.

Относительные величины могут быть разными, что зависит от их содержательной части. Например, существуют величины сравнения, величины уровня развития, величины интенсивности конкретного процесса, величины координации, структуры, динамики и т.д. и т.п.

Чтобы изучить какую-то совокупность по дифференцирующимся признакам, в статистическом анализе применяются средние величины – обобщающие качественные характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо дифференцирующемуся признаку.

Крайне важным свойством средних величин является то, что они говорят о значениях конкретных признаков во всем их комплексе единым числом. Невзирая на то, что у отдельных единиц может наблюдаться количественная разница, средние величины выражают общие значения, свойственные всем единицам исследуемого комплекса. Получается, что при помощи характеристики чего-то одного можно получить характеристику целого.

Следует иметь в виду, что одним из самых важных условий применения средних величин, если проводится статистический анализ социальных явлений, считается однородность их комплекса, для которого и нужно узнать среднюю величину. А от такого, как именно будут представлены начальные данные для исчисления средней величины, будет зависеть и формула ее определения.

Вариационные ряды

В некоторых случаях данных о средних показателях тех или иных изучаемых величин может быть недостаточно, чтобы провести обработку, оценку и глубокий анализ какого-то явления или процесса. Тогда во внимание следует брать вариацию или разброс показателей отдельных единиц, который тоже представляет собой важную характеристику исследуемой совокупности.

На индивидуальные значения величин могут воздействовать многие факторы, а сами изучаемые явления или процессы могут быть очень многообразны, т.е. обладать вариацией (это многообразие и есть вариационные ряды), причины которой следует искать в сущности того, что изучается.

Вышеназванные абсолютные величины находятся в непосредственной зависимости от единиц измерения признаков, а значит, делают процесс изучения, оценки и сравнения двух и более вариационных рядов более сложным. А относительные показатели нужно вычислять в качестве соотношения абсолютных и средних показателей.

Выборка

Смысл выборочного метода (или проще – выборки) состоит в том, что по свойствам одной части определяются численные характеристики целого (это называется генеральной совокупностью). Основной выборочного метода является внутренняя связь, объединяющая части и целое, единичное и общее.

Метод выборки отличается рядом существенных преимуществ перед остальными, т.к. благодаря уменьшению количества наблюдений позволяет сократить объемы работы, затрачиваемые средства и усилия, а также успешно получать данные о таких процессах и явлениях, где либо нецелесообразно, либо просто невозможно исследовать их полностью.

Соответствие характеристик выборки характеристикам изучаемого явления или процесса будет зависеть от комплекса условий, и в первую очередь от того, как вообще будет реализовываться выборочный метод на практике. Это может быть как планомерный отбор, идущий по подготовленной схеме, так и непланомерный, когда выборка производится из генеральной совокупности.

Но во всех случаях выборочный метод должен быть типичным и соответствовать критериям объективности. Данные требования нужно выполнять всегда, т.к. именно от них будет зависеть соответствие характеристик метода и характеристик того, что подвергается статистическому анализу.

Таким образом, перед обработкой выборочного материала необходимо провести его тщательную проверку, избавившись тем самым от всего ненужного и второстепенного. Одновременно с этим, составляя выборку, в обязательном порядке нужно обходить стороной любую самодеятельность. Это означает, что ни в коем случае не следует делать выборку только из вариантов, кажущихся типичными, а все другие – отбрасывать.

Эффективная и качественная выборка должна составляться объективно, т.е. производить ее нужно так, чтобы были исключены любые субъективные влияния и предвзятые побуждения. И чтобы это условие было соблюдено должным образом, требуется прибегнуть к принципу рандомизации или, проще говоря, к принципу случайного отбора вариантов из всей их генеральной совокупности.

Представленный принцип служит основой теории выборочного метода, и следовать ему нужно всегда, когда требуется создать эффективную выборочную совокупность, причем случаи планомерного отбора исключением здесь не являются.

Корреляционный и регрессионный анализ

Корреляционный анализ и регрессионный анализ – это два высокоэффективных метода, позволяющие проводить анализ больших объемов данных для изучения возможной взаимосвязи двух или большего количества показателей.

В случае с корреляционным анализом задачами являются:

• Измерить тесноту имеющейся связи дифференцирующихся признаков;
• Определить неизвестные причинные связи;
• Оценить факторы, в наибольшей степени воздействующие на окончательный признак.

А в случае с регрессионным анализом задачи следующие:

• Определить форму связи;
• Установить степень воздействия независимых показателей на зависимый;
• Определить расчетные значения зависимого показателя.

Чтобы решить все вышеназванные задачи, практически всегда нужно применять и корреляционный и регрессионный анализ в комплексе.

Ряды динамики

Посредством этого метода статистического анализа очень удобно определять интенсивность или скорость, с которой развиваются явления, находить тенденцию их развития, выделять колебания, сравнивать динамику развития, находить взаимосвязь развивающихся во времени явлений.

Ряд динамики – это такой ряд, в котором во времени последовательно расположены статистические показатели, изменения которых характеризуют процесс развития исследуемого объекта или явления.

Ряд динамики включает в себя два компонента:

• Период или момент времени, связанный с имеющимися данными;
• Уровень или статистический показатель.

В совокупности эти компоненты представляют собой два члена ряда динамики, где первый член (временной период) обозначается буквой «t», а второй (уровень) – буквой «y».

Исходя из длительности временных промежутков, с которыми взаимосвязаны уровни, ряды динамики могут быть моментными и интервальными. Интервальные ряды позволяют складывать уровни для получения общей величины периодов, следующих один за другим, а в моментных такой возможности нет, но этого там и не требуется.

Ряды динамики также существуют с равными и разными интервалами. Суть же интервалов в моментных и интервальных рядах всегда разная. В первом случае интервалом является временной промежуток между датами, к которым привязаны данные для анализа (удобно использовать такой ряд, например, для определения количества действий за месяц, год и т.д.). А во втором случае – временной промежуток, к которому привязана совокупность обобщенных данных (такой ряд можно использовать для определения качества тех же самых действий за месяц, год и т.п.). Интервалы могут быть равными и разными, независимо от типа ряда.

Естественно, чтобы научиться грамотно применять каждый из методов статистического анализа, недостаточно просто знать о них, ведь, по сути, статистика – это целая наука, требующая еще и определенных навыков и умений. Но чтобы она давалась проще, можно и нужно тренировать свое мышление и улучшать когнитивные способности.

В остальном же исследование, оценка, обработка и анализ информации – очень интересные процессы. И даже в тех случаях, когда это не приводит к какому-то конкретному результату, за время исследования можно узнать множество интересных вещей. Статистический анализ нашел свое применение в огромном количестве сфер деятельности человека, а вы можете использовать его в учебе, работе, бизнесе и других областях, включая развитие детей и самообразование.

Источник