Из каких этапов состоит статистическое исследование. Статистическое исследование: понятие, этапы, значение в статистическом анализе

Этапы статистического исследования.

1 этап : Статистическое наблюдение.

2 этап : Сведение и группировка результатов наблюдения в определенные совокупности.

3 этап : Обобщение и анализа полученных материалов. Выявление взаимосвязей и масштабов явлений, определение закономерностей их развития, выработка прогнозных оценок. Важным является наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом объекте.

Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом которого служит сводка . Если при статистическом наблюдении о каждой его единице получают сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее части. На этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в целом. С помощью метода группировок изучаемые явления делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью группировок ограничивают качественно однородные совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.

На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается оценка вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы, балансовые построения, рассчитываются показатели, характеризующие тесноту связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.

Познавательное значение статистики заключается в том, что:

1) статистика дает цифровое и содержательное освещение изучаемых явлений и процессов, служит самым надежным способом оценки действительности; 2) статистика дает доказательную силу экономическим выводам, позволяет проверить различные «ходячие» утверждения, отдельные теоретические положения; 3) статистика обладает способностью раскрывать взаимосвязи между явлениями, показывать их форму и силу.

1. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ

1.1. Основные понятия

Статистическое наблюдение - это первый этап статистического исследования, представляющий собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета данных.

Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим .

Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, сбора информации, кон контроля качества собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов.

Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые данные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом.

Систематичность статистического наблюдения определяется тем, что оно должно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно.

К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

1) полноты статистических данных (полноты охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, а также полноты охвата во времени);

2) достоверности и точности данных;

3) их единообразия и сопоставимости.

Любое статистическое исследование необходимо начинать с формулировки его цели и задач. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

Объект наблюдения - совокупность социально-экономических явлений и процессов, которые подлежат исследованию, или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться статистические сведения. Например, при переписи населения необходимо установить, какое именно население подлежит регистрации - наличное, т. е. фактически находящееся в данной местности в момент переписи, или постоянное, т. е. живущее в данной местности постоянно. При обследовании промышленности необходимо установить, какие предприятия будут отнесены к промышленным. В ряде случаев для ограничения объекта наблюдения пользуются тем или иным цензом. Ценз - ограничительный признак, которому должны удовлетворять все единицы изучаемой совокупности. Так, например, при переписи производственного оборудования нужно определить, что отнести к производственному оборудованию, а что к ручному инструменту, какое оборудование подлежит переписи - только действующее или также находящееся в ремонте, на складе, резервное.

Единицей наблюдения называется составная часть объекта наблюдения, которая служит основой счета и обладает признаками, подлежащими регистрации при наблюдении.

Так, например, при переписи населения единицей наблюдения является каждый отдельный человек. Если ставится также задача определить численность и состав домохозяйств, то единицей наблюдения наряду с человеком будет являться каждое домохозяйство.

Программа наблюдения - это перечень вопросов, по которым собираются сведения, либо перечень признаков и показателей, подлежащих регистрации. Программа наблюдения оформляется в виде бланка (анкеты, формуляра), в который заносятся первичные сведения. Необходимым дополнением к бланку является инструкция (или указания на самих формулярах), разъясняющая смысл вопроса. Состав и содержание вопросов программы наблюдения зависят от задач исследования и от особенностей изучаемого общественного явления.

Количественная характеристика социально-экономических процессов в непосредственной связи с их качественной сущностью в системе общественного производства невозможна без глубокого статистического исследования. Использование различных способов и приемов статистической методологии предполагает наличие исчерпывающей и достоверной информации об изучаемом объекте. Исследование массовых общественных явлений включает этапы сбора статистической информации и ее первичной обработки, сведения и группировки результатов наблюдения в определенные совокупности, обобщения и анализа полученных материалов.

На первом этапе статистического исс/1ёдования формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является фундаментом будущего статистического здания. Чтобы здание было прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии - получения итоговых материалов - должно быть тщательно продуманным и четко организованным.

Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом которого служит сводка. Если при статистическом наблюдении о каждой его единице получают ведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельны её части. На этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в целом. С помощью метода группировок изучаемые явления делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью группировок ограничивают качественно однородные в существенном отношении совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.

На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается сводная оценка вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы, балансовые построения. Рассчитываются показатели, характеризующие тесноту связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.

Понятие статистического наблюдения

Стат. исследование состоит из 3-х основных этапов:

1. Стат. наблюдение

2. Первичная обработка, сводка и группировка результатов наблюдения

3. Анализ полученных сводных результатов

Процесс проведения наблюдения включает след. этапы:

1. Подготовка наблюдения

2. Проведение массового сбора данных

3. Подготовка данных к автоматиз-ой обработке и обработка

4. Разработка предложений о совершенствовании стот-го наблюдения

Следует отметить, что от полноты и качества, собранного в процессе наблюдения материала, зависит в дальнейшем результаты анализа и качество.

15. Методологические вопросы организации стат. наблюдения.

Стат. наблюдение следует начинать с точной формулировки его целей и конкретных задач. Далее определяются:

Объект и единица наблюдения

Разрабатывается программа

Выбирается вид и способ наблюдения

Под объектом стат. наблюдения понимается нек. стат-я совокупность в которой протекают изучаемые соц.эк. явления и процессы

(N: сов-ть – п/п

Лиц, проживающих на опр. территории

Студентов, обуч. в ВУЗах)

Единицей набл. называется составная часть объектов наблюдения явл-ся носителем признаков, подлежащих регистрации (№ отдела, п/п, отд. студентов, чел.)

Следует отличать единицы наблюдения от отчетных единиц под кот. понимают субъекты, предост-го инф-ю о единице наблюдения (часто эти понятия совпадают)

Программа наблюдения – это перечень вопросов по которым собираются сведения или перечень признаков и показателей подлежащих регистрации.

Программа наблюдения оформляется в виде статистического формуляра, бланка, анкеты, опросного или переписного листа и т.д., куда заносятся первичные исследования.

Ключевым вопросом при организации наблюдения явл. вопрос о месте и времени его проведения, это зависит главным образом от цели исследования.

Выбор места проведения набл-я опр. задачами и целями исследования (по какой совок-ти хотят получить данные, по той и исследуют)

Выбор времени закл-ся в опр-ии периода наблюдения и критического момента набл-я.

Период наблюдения – время, в течение которого должна быть осуществлена регистрация.

Критическая дата наблюдения – дата, по состоянию на которую сообщаются сведения.

Критический момент – момент времени, по состоянию на который производится регистрация наблюденных фактов.

Их различия объясняются и часто в период набл. достаточно продолжит-й за это время могут произойти те или иные изменения совокупности, кот. необходимо отразить на других. Поэтому результаты набл. фиксир-ся по состоянию на критический момент. Произошедшие же изменения сов-ти в дальнейшем не учит-ся.

Критический момент – это как мгновенный фото снимок населения (или изуч-ой совок-ти)

Как правило, критический момент привяз-т к начальной дате проведения работ.

Формы, виды, способы стат. наблюдения

Формы.

1. Стат. отчетность- это такая орг-я форма при которой единицы набл-я предост-т сведения о своей деят-ти в виде формуляров, регламентир-го аппарата.

Особенность отчетности сост-т в том, что она обязат-но обоснован, обяз-на в исполнении и юр-ки подтверждена подписью руководителя или ответственного лица.

2. Специально организованное наблюдение- наиболее яркий и простой пример этой формы набл-я явл. перепись. Перепись как правило проводится через равные промежутки времени, одновременно на всей исслед-й территории в одно и тоже время.

Росс-ми органами статистики проводятся переписи населения отдельных видов п/п и орг-ций, матер-ых ресурсов, многолетних насаждений, объектов НЗ строительства и т.д.

4. Регистровая форма наблюдения- основана на ведении стат-го регистра. В регистре каж. единица набл-я хар-ся рядом показателей. В отечественной статистической практике наиб-ее распространение получили регистры нас-я и регистры п/п.

Регистрация населения – ведется органами ЗАГСа

Регистрация п/п – ЕГРПО вед.орг. статистики.

Виды.

можно разбить на группы по след. признакам:

а) по времени регистрации

б) по охвату единиц сов-ти

По времени рег. они бывают:

Текущие (непрер-е)

Прерывное (периодические и единовременные)

При тек. набл. изменение явлений и процессов фиксируется по мере их поступления (регистрация рождения, смерти, брака, развода и т.д.)

Периодич. набл. проводится через опр. промежутки времени (N перепись населения каждые 10 лет)

Единоврем. набл. проводится либо не регулярно, либо всего один раз (референдум)

По охвату ед. сов-ти стат-е набл. бывают:

Сплошными

Несплошными

Сплошное набл. предст-ет собой обслед-е всех единиц сов-ти

Несплошное набл. предполагает ч. обсл-ю подлежит лишь часть исслед-ий сов-ти.

Сущ-ет несколько видов несплошного набл-я:

Метод осн. массива

Выборочное (самостоятельно)

Монографическое

Этот метод х-ся тем, что отбираются как правило самые существ-е, обычно самые крупные ед. сов-ти в кот. сосред-на значит. часть всех наблх признаков.

При монографическом набл-ии тчательному ан. подвергаются отд. ед. изуч-ой сов-ти или м.б. либо типичные для данной сов-ти ед. либо предст-е собой к-либо новые разновидности явлений.

Многогр-е набл. проводится с целью выявления либо намечающихся тенденции в развитии данного явления.

Способы

Непосредственное набл-е

Документарное набл.

Непосредственным наз. такое набл. при кот. сами регистраторы путем непоср-го замера, подсчета, сдерживания уст-т факт подлежащий рег-ии и на этом основании делают запись в формуляре.

Документарный способ набл. основан на исп-ии в качестве источников инф-ции разл-х док-ов как правило учетного х-ра (т.е. стат. отчетность)

Опрос- это способ убеждения при кот. необходимые сведения получ-т со слов респондента (т.е. опрашиваемого) (устный, корреспондентский, анкетный, явочный и т.д.)

2.1 Схема проведения статистического исследования

Системы статистического анализа данных – это современный эффективный инструмент статистического исследования. Широкие возможности для обработки статистических данных имеют специальные системы статистического анализа, а также универсальные средства – Excel, Matlab, Mathcad и др..

Но даже самый совершенный инструмент не может заменить исследователя, который должен сформулировать цель исследования, провести сбор данных, выбрать методы, подходы, модели и средства проведения обработки и анализа данных, а также интерпретировать полученные результаты.

На рисунке 2.1 представлена схема проведения статистического исследования.

Рис.2.1 - Принципиальная схема статистического исследования

Исходным пунктом статистического исследования является формулировка проблемы. При ее определении учитывается цель исследования, определяется, какая информация необходима и как она будет использоваться при принятии решения.

Само статистическое исследование начинается с подготовительного этапа. В ходе подготовительного этапа аналитики изучают техническое задание – документ, составляемый заказчиком исследования. В техническом задании должны быть четко сформулированы цели исследования:

определен объект исследования;

перечислены предположения и гипотезы, которые в ходе исследования должны быть подтверждены или опровергнуты;

описано то, как будут использоваться результаты исследования;

сроки, в которые исследование должно быть проведено и бюджет исследования.

На основе технического задания разрабатывается структура аналитического отчета - то, в каком виде должны быть представлены результаты исследования, а также программа статистического наблюдения . Программа представляет собой перечень признаков, подлежащих регистрации в процессе наблюдения (или вопросов на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой обследуемой единице наблюдения). Содержание программы определяется как особенностями наблюдаемого объекта и целями исследования, так и методами, выбранными аналитиками для дальнейшей обработки собранной информации.

Основной этап статистического исследования включает сбор необходимых данных и их анализ.

Финальным этапом исследования является составление аналитического отчета и предоставление его заказчику.

На рис. 2.2 представлена схема статистического анализа данных.

Рис.2.2 – Основные этапы статистического анализа

2.2 Сбор статистической информации

Сбор материалов подразумевает анализ технического задания исследования, определение источников необходимой информации и (при необходимости) разработку анкет. При исследовании источников информации все требуемые данные разделяют на первичные (данные, которых нет в наличии и которые должны быть собраны непосредственно для данного исследования), и вторичные (собранные ранее для иных целей).

Сбор вторичных данных часто называют "кабинетным" или "библиотечным" исследованием.

Примеры сбора первичных данных: наблюдения за посетителями магазина, анкетирование пациентов больницы, обсуждение проблемы на совещании.

Вторичные данные делят на внутренние и внешние.

Примеры источников внутренних вторичных данных:

информационная система организации (включающая в себя бухгалтерскую подсистему, подсистему управления продажами, CRM (CRM-система, сокращение от англ. Customer Relationship Management) - прикладное программное обеспечение для организаций, предназначенное для автоматизации стратегий взаимодействия с заказчиками) и другие);

ранее проведенные исследования;

письменные отчеты сотрудников.

Примеры источников внешних вторичных данных:

отчеты органов статистики и других государственных учреждений;

отчеты маркетинговых агентств, профессиональных ассоциаций и т.п.;

электронные базы данных (адресные справочники, ГИС и т.п.);

библиотеки;

средства массовой информации.

Основными выходными данными на этапе сбора данных являются:

планируемый объем выборки;

структура выборки (наличие и размер квот);

вид статистического наблюдения (сбор данных опрос, анкетирование, измерение, эксперимент, экспертиза, др.);

информация о параметрах опроса (например, возможность факта фальсификации анкет);

схема кодировки переменных в базе данных программы, выбранной для обработки;

план-схема преобразования данных;

план-схема используемых статистических процедур.

Этот же этап включает непосредственно процедуру анкетирования. Разумеется, анкеты разрабатываются только для получения первичной информации.

Полученные данные должны быть соответствующим образом отредактированы и подготовлены. Каждая анкета или форма наблюдения проверяется и, если нужно, корректируется. Каждому ответу присваиваются числовые или буквенные коды – производится кодировка информации. Подготовка данных включает в себя редактирование, расшифровку и проверку данных, их кодирование и необходимые преобразования.

2.3 Определение характеристик выборки

Как правило, данные, собранные в результате статистического наблюдения для проведения статистического анализа являются выборочной совокупностью. Последовательность преобразования данных в процесс статистического исследования можно схематично представить следующим образом (рис. 2.3)

Рис 2.3 Схема преобразования статистических данных

Анализируя выборку, можно делать выводы о генеральной совокупности, представленной выборкой.

Окончательное определение общих параметров выборки производят, когда все анкеты собраны. Оно включает:

определение реального количества респондентов,

определение структуры выборки,

распределение по месту опроса,

установление доверительного уровня статистической надежности выборки,

расчет статистической ошибки и определение репрезентативности выборки.

Реальное количество респондентов может оказаться большим либо меньшим запланированного. Первый вариант лучше для анализа, но невыгоден заказчику исследования. Второй может отрицательно сказаться на качестве исследования, а, следовательно, невыгоден ни аналитикам, ни заказчикам.

Структура выборки может быть случайной или неслучайной (респонденты отбирались на основе заранее известного критерия, например методом квотирования). Случайные выборки априори являются репрезентативными. Неслучайные выборки могут быть намерено нерепрезентативными относительно генеральной совокупности, но давать важную информацию для исследований. В этом случае также следует внимательно отнестись к фильтрационным вопросам анкеты, которые предназначены специально для отсеивания неподходящих под требования респондентов.

Для определения точности оценивания , прежде всего, необходимо установить уровень доверительной вероятности (95% или 99%). Тогда максимальная статистическая ошибка выборки рассчитывается как

или
,

где - объем выборки,- вероятность наступления исследуемого события (попадание респондента в выборку),- вероятность обратного события (непопадания респондента в выборку),- коэффициент доверительной вероятности,
- дисперсия признака.

В таблице 2.4 приведены наиболее употребляемые значения доверительной вероятности и коэффициентов доверительной вероятности.

Таблица 2.4

2.5 Обработка данных на компьютере

Анализ данных с применением компьютера включает выполнение ряда необходимых шагов.

1. Определение структуры исходных данных.

2. Ввод данных в компьютер в соответствии с их структурой и требованиями программы. Редактирование и преобразование данных.

3. Задание метода обработки данных в соответствии с задачами исследования.

4. Получение результата обработки данных. Его редактирование и сохранение в нужном формате.

5. Интерпретация результата обработки.

Шаги 1 (подготовительный) и 5 (заключительный) не способна выполнить ни одна компьютерная программа - их исследователь делает сам. Шаги 2-4 выполняются исследователем с использованием программы, но именно исследователь определяет необходимые процедуры редактирования и преобразования данных, методы обработки данных, а также формат представления результатов обработки. Помощь компьютера (шаги 2–4) заключается, в конечном итоге, в переходе от длинной последовательности чисел к более компактной. На «вход» компьютера исследователь подает массив исходных данных, который недоступен осмыслению, но пригоден для компьютерной обработки (шаг 2). Затем исследователь дает программе команду на обработку данных в соответствии с поставленной задачей и структурой данных (шаг 3). На «выходе» он получает результат обработки (шаг 4) - тоже массив данных, только уже меньший, доступный осмыслению и содержательной интерпретации. При этом исчерпывающий анализ данных обычно требует многократной их обработки с применением разных методов.

2.6 Выбор стратегии анализа данных

Выбор стратегии анализа собранных данных основывается на знании теоретических и практических аспектов исследуемой предметной области, специфики и известных характеристик информации, свойств конкретных статистических методов, а также на опыте и взглядах исследователя.

Необходимо помнить, что анализ данных - это вовсе не конечная цель исследования. Его цель - получить информацию, которая поможет решить определенную проблему и принять адекватные управленческие решения. Выбор стратегии анализа должен начинаться с исследования итогов предыдущих этапов процесса: определение проблемы и разработка плана исследования. В качестве "черновика" используется предварительный план анализа данных, разработанный как один из элементов плана исследования. Затем, в ходе поступления на последующих стадиях процесса исследования дополнительной информации, может понадобиться внесение определенных изменений.

Статистические методы делятся на одно- и многомерные. Одномерные методы(univariatetechniques) используются тогда, когда все элементы выборки оцениваются одним показателем, либо если этих показателей несколько для каждого элемента, но каждая переменная анализируется при этом отдельно ото всех остальных.

Многомерные методы (multivariate techniques) прекрасно подходят для анализа данных, если для оценки каждого элемента выборки используется два или больше показателей и эти переменные анализируются одновременно. Такие методы применяются для определения зависимостей между явлениями.

Многомерные методы отличаются от одномерных прежде всего тем, что при их использовании центр внимания смещается с уровней (средних показателей) и распределений (дисперсий) явлений и сосредотачивается на степени взаимосвязи (корреляции или ковариации) между этими явлениями.

Одномерные методы можно классифицировать на основе того, какие данные анализируются: метрические или неметрические (рис. 3). Метрические данные (metric data) измеряются по интервальной шкале или относительной шкале. Неметрические данные (nonmetric data) оцениваются по номинальной или порядковой шкале

Кроме того, эти методы делят на классы на основе того, сколько выборок - одна, две или более - анализируется в ходе исследований.

Классификация одномерных статистических методов представлена на рис.2.4.

Рис. 2.4 Классификация одномерных статистических методов в зависимости от анализируемых данных

Число выборок определяется тем, как ведется работа с данными для конкретного анализа, а не тем, каким способом собирались данные. Например, данные по лицам мужского и женского пола можно получить в пределах одной выборки, но если их анализ нацелен на выявление разницы в восприятии, основанной на разнице полов, исследователю придется оперировать двумя разными выборками. Выборки считаются независимыми, если они экспериментально не связаны между собой. Измерения, проведенные в одной выборке, не оказывают влияния на значения переменных в другой. Для анализа данные, относящиеся к разным группам респондентов, например собранные от лиц женского и мужского пола, обычно обрабатываются как независимые выборки.

С другой стороны, если данные по двум выборкам относятся к одной и той же группе респондентов, выборки считаются объединенными в пары - зависимыми.

Если существует только одна выборка метрических данных, может использоваться z- и t-критерий. Если же независимых выборок две или больше, в первом случае можно воспользоваться z- и t-критерием для двух выборок, в во втором - методом однофакторного дисперсионного анализа. Для двух связанных выборок используется парный t-критерий. Если речь идет о неметрических данных по одной выборке, исследователь может воспользоваться критериями частотного распределения, хи-квадратом, критерием Колмогорова-Смирнова (K~S), критерием серий и биномиальным критерием. Для двух независимых выборок с неметрическими данными можно прибегнуть к следующим методам анализа: хи-квадрат, Манна-Уитни, медианы, К-С, однофакторным дисперсионным анализом Крускала-Уоллиса (ДА К-У). В отличие от этого, если существует две или больше взаимосвязанных выборок, следует воспользоваться критериями знаков, Мак-Немара и Уилкоксона.

Многомерные статистические методы нацелены на выявление существующих закономерностей: взаимозависимости переменных, взаимосвязи или последовательности событий, межобъектного сходства.

Достаточно условно можно выделить пять стандартных типов закономерностей, исследование которых представляет существенный интерес: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование

Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут также и "кока-колу", а при наличии скидки за такой комплект "колу" приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.

Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.

С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.

Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации выделяют различные однородные группы данных.

Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в виде временных рядов. Если удается построить найти закономерности, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем.

Многомерные статистические методы можно разделить на методы анализа взаимосвязи и классификационный анализ (рис. 2.5).

Рис.2.5 – Классификация многомерных статистических методов

Статистическое наблюдение заключается в сборе первичного статистического материала, в научно организованной регистрации всех существенных фактов, относящихся к рассматриваемому объекту. Это первый этап всякого статистического исследования.

Метод группировок дает возможность все собранные в результате массового статистического наблюдения факты подвергать систематизации и классификации. Это второй этап статистического исследования.

Метод обобщающих показателей позволяет характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических величин - абсолютных, относительных и средних. На этом этапе статистического исследования выявляются взаимосвязи и масштабы явлений, определяются закономерности их развития, даются прогнозные оценки.

На первом этапе статистического исследования формируются первичные статистические данные, или исходная статистическая информация, которая является фундаментом будущего статистического здания. Чтобы здание было прочным, добротной и качественной должна быть его основа. Если при сборе первичных статистических данных допущена ошибка или материал оказался недоброкачественным, это повлияет на правильность и достоверность как теоретических, так и практических выводов. Поэтому, статистическое наблюдение от начальной до завершающей стадии - получения итоговых материалов - должно быть тщательно продуманным и четко ооганизованным. Статистическое наблюдение дает исходный материал для обобщения, началом которого служит сводка. Если при статистическом наблюдении о каждой его единице получают сведения, характеризующие ее с многих сторон, то данные сводки характеризуют всю статистическую совокупность и отдельные ее части. На этой стадии совокупность делится по признакам различия и объединяется по признакам сходства, подсчитываются суммарные показатели по группам и в целом. С помощью метода группировок изучаемые явления делятся на важнейшие типы, характерные группы и подгруппы по существенным признакам. С помощью группировок ограничивают качественно однородные в существенном отношении совокупности, что является предпосылкой для определения и применения обобщающих показателей.

На заключительном этапе анализа с помощью обобщающих показателей рассчитываются относительные и средние величины, дается сводная оценка вариации признаков, характеризуется динамика явлений, применяются индексы, балансовые построения, рассчитываются показатели, характеризующие тесноту связей в изменении признаков. С целью наиболее рационального и наглядного изложения цифрового материала он представляется в виде таблиц и графиков.

Статистическое наблюдение - первый этап статистического исследования

Статистическое наблюдение - это первая стадия всякого статистического исследования, представляющая собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета массовых данных.

Однако не всякий сбор сведений является статистическим наблюдением. О статистическом наблюдении можно говорить лишь тогда, когда изучаются статистические закономерности, т.е. такие, которые проявляются только в массовом процессе, в большом числе единиц какой-то совокупности. Поэтому статистическое наблюдение должно быть планомерным, массовым и систематическим.

Планомерность статистического наблюдения заключается в том, что оно готовится и проводится по разработанному плану, который включает вопросы методологии, организации, техники сбора информации, контроля за качеством собранного материала, его достоверности, оформления итоговых результатов. Массовый характер статистического наблюдения предполагает, что оно охватывает большое число случаев проявления данного процесса, достаточное для того, чтобы получить правдивые статистическиеданные, характеризующие не только отдельные единицы, но и всю совокупность в целом.

Наконец, систематичность статистического наблюдения определяется тем, что оно должно проводиться либо систематически, либо непрерывно, либо регулярно. Изучение тенденций и закономерностей социально-экономических процессов, характеризующихся количественными и качественными изменениями, возможно лишь на этой основе. Из сказанного следует, что к статистическому наблюдению предъявляются следующие требования:

1) полноты статистических данных (полноты охвата единиц изучаемой совокупности, сторон того или иного явления, а также полноты охвата во времени);
2) достоверности и точности данных;
3) их единообразия и сопоставимости.

Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения

Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки его цели и конкретных задач, а тем самым и тех сведений, которые могут быть получены в процессе наблюдения. После этого определяются объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

ВВЕДЕНИЕ

Слово «статистика» имеет латинское происхождение (от status - состояние). В средние века оно означало политическое состояние государства. В науку этот термин введен в XVIII в. немецким ученым Готфридом Ахенвалем. Собственно как наука статистика возникла только в XVII в., однако статистический учет существовал уже в глубокой древности. Так, известно, что еще за 5 тыс. лет до н.э. проводились переписи населения в Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала разных стран, велся учет имущества граждан в Древнем Риме, затем - населения, домашнего имущества, земель в средние века. В настоящее время данный термин употребляется в трех значениях:

1) под статистикой понимают отрасль практической деятельности, которая имеет своей целью сбор, обработку, анализ и публикацию данных о самых различных явлениях общественной жизни (в этом смысле «статистика» выступает как синоним словосочетания «статистический учет»);

2) статистикой называют числовые (цифровые) данные, служащие для характеристики какой-либо области общественных явлений;

3) статистикой называется отрасль знания и, соответственно, учебный предмет в высших и средних специальных учебных заведениях.

Как и всякая наука, статистика имеет свой предмет исследований . Таковым является количественная сторона массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, или их содержанием, а также количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени.

Свой предмет статистика изучает при помощи определенных категорий , т. е. понятий, которые отражают наиболее общие и существенные свойства, признаки и отношения предметов и явлений объективного мира. В статистике таких основных понятий пять.

1. Статистическая совокупность - это совокупность социально-экономических объектов или явлений общественной жизни, объединенных некоей качественной основой, общей связью, но отличающихся друг от друга отдельными признаками. Например, совокупность домохозяйств, совокупность семей, совокупность предприятий, фирм, объединений и т. п. Совокупности могут быть однородными и разнородными.

Совокупность называется однородной, если один или несколько изучаемых существенных признаков ее объектов являются общими для всех единиц. Совокупность оказывается однородной именно с точки зрения этих признаков.

Совокупность, в которую входят явления разного типа, считается разнородной. Совокупность может быть однородна в одном отношении и разнородна в другом. В каждом отдельном случае однородность совокупности устанавливается путем проведения качественного анализа, вывыяснения содержания изучаемого общественного явления.

2. Единица совокупности - это первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации, и основой ведущегося при обследовании счета.

3. Признак - это качественная особенность единицы совокупности. По характеру отображения свойств единиц изучаемой совокупности признаки делятся на две основные группы:

Признаки, имеющие количественное выражение, например возраст, стаж работы, средний заработок и т. д. Они могут быть дискретными и непрерывными;

Признаки, не имеющие непосредственного количественного выражения.

В этом случае отдельные единицы совокупности различаются своим содержанием (например, профессии - характером труда: учитель, столяр, швея-мотористка и т. д.). Такие признаки обычно называют атрибутивными (в философии «атрибут» - неотъемлемое свойство предмета). В случае, когда имеются противоположные по значению варианты признака, говорят об альтернативном признаке (да, нет). Например, продукция может быть годной или бракованной (не годной); для представителей отдельных возрастных групп существует вероятность дожить или не дожить до следующей возрастной группы.

Особенностью статистического исследования является то, что в нем изучаются только варьирующие признаки, т. е. признаки, принимающие различные значения (для атрибутивных, альтернативных признаков) или имеющие различные количественные уровни у отдельных единиц совокупности.

Вариация - это изменение значения признака при переходе от одного объекта к другому. Обычно под вариацией понимают изменение величин только в пределах однородной совокупности.

Если же изменения изучаемого явления происходят в разные периоды времени, причем носят характер закономерности, то говорят уже не о вариации признака, а о его динамике.

4. Статистический показатель - это понятие, отображающее количественные характеристики (размеры) соотношения признаков общественных явлений. Статистические показатели могут быть объемными (численность населения, трудовых ресурсов) и расчетными (средние величины). Они могут быть плановыми, отчетными и прогностическими. Статистические показатели следует отличать от статистических данных. Статистические данные - это конкретные численные значения статистических показателей. Они всегда определены не только качественно, но и количественно и зависят от конкретных условий места и времени.

Задачами статистики являются:

а) правильное определение содержания статистического показателя (ва валового национального продукта, национального дохода, производительности труда и т. п.);

б) разработка методики подсчета и расчета статистического показателя.

5. Система статистических показателей - это совокупность статистических показателей, отражающая взаимосвязи, объективно существующие между явлениями. Для каждой общественно-экономической формации характерна определенная система взаимосвязи общественных явлений. Поэтому образуют систему и статистические показатели.

Система статистических показателей охватывает все стороны жизни общества на различных уровнях: страны, региона (макроуровень); предприятий, фирм, объединений, семей, домохозяйств и т. д. (микроуровень).

Свой предмет статистика изучает при помощиспецифических методов : метод статистических наблюдений, метод группировок, метод обобщающих показателей.

Статистическое наблюдение заключается в сборе первичного статистического материала, в научно организованной регистрации всех существенных фактов, относящихся к рассматриваемому объекту.

Метод группировок дает возможность все собранные в результате статистического наблюдения факты подвергать систематизации и классификации.

Метод обобщающих показателей позволяет характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических показателей: абсолютных, относительных, средних и др.

Этапы статистического исследования.