- 1. Предмет статистической науки
Предмет статистики – это то, что изучает статистика. Статистика на протяжении всей истории своего развития порождала много споров по поводу определения своего предмета. Одни ученые утверждали, что статистика имеет специфический предмет. Другие считали, что статистика – беспредметная наука, методологическая, призванная обслуживать другие науки. Вместе с тем, если проанализировать происходящие вокруг нас явления, то можно увидеть, что явления в общественной жизни наряду с качественной определенностью присуща и количественная определенность, обе стороны неразрывно связаны между собой. В каждый исторический момент времени общественные явления имеют определенные размеры, уровни, между ними существует определенное количественное соотношение. Например: численность населения страны на определенную дату. Все эти объективно существующие размеры, уровни, соотношения находятся в непрерывном движении и представляют собой количественную сторону общественных явлений. Закономерность их изменения и представляет собой предмет статистики. Т.о., предметом статистической науки является изучение количественной стороны массовых, общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, в определенных условиях места и времени.
- 2. Метод статистики
Метод статистики – это совокупность специфических приемов и методов, которые применяет статистика для исследования своего предмета.
Основные методы:
1) Метод статистического наблюдения - сбор первичной информации для последующей обработки. Например, перепись населения.
2) Метод сводки и группировки. В результате сбора информации производится сводка и группировка полученных данных по наиболее характерному признаку (пол, возраст) с целью обобщения показателей, которые необходимые для последующего анализа.
3) Метод анализа - выявления динамики изучаемого явления, а также определение тенденции развития и закономерности. Кроме этого в процессе анализа выявляется степень влияния отдельных факторов на значение результативного показателя.
Кроме основных методов в статистике применяют следующие методы:
1) метод сравнения
2) индексный метод
3) метод средних величин
4) корреляционно - регрессионный метод
В статистике также широко применяют и обще-научные методы:
1) анализ (расчленение объектов на элементы) и синтез (соединение объектов в единое целое)
2) индукция (рассуждение от отдельных факторов к некоторому общему утверждению) и дедукция (логический мтеод)
3) гипотеза (пр-е о причинной связи объектов) и аналогия (сходства предметов по каким-либо свойствам)
Задачи статистики:
1. Совершенствование статистических методов, необходимых для изучения явлений и процессов, происходящих в обществе.
2. Всестороннее освещение социально-экономического положения страны, в частности и РМ, и происходящих в обществе изменений на основе научно-обоснованной системе показателей.
3. Совершенствование анализа статистической информации, упорядочение отчетности и обеспечение достоверности информации.
4. Совершенствование системы показателей, улучшение методологии их определения и анализы.
5. Обеспечение органов управления статистической информации.
6. Анализ статистических показателей для выявления резервов.
7. Прогнозирование тенденций социально-экономического развития.
3. Основные категории статистики как науки
Свой предмет статистика изучает при помощи определенных категорий, т.е. понятий, которые отражают наиболее общие и существенные свойства, признаки, связи и отношения предметов, явлений. В статистике таких категорий (понятий) 5:
1) Статистическая совокупность – это совокупность социально-экономических явлений общественной жизни объединенных качественной основой, но отличающихся друг от друга отдельными признаками. Например, совокупность предприятий, фирм. Совокупность может быть однородная и неоднородная. Совокупность называется однородной, если один или несколько существенных признаков являются общими для всех единиц совокупности. Например, совокупность предприятий по производству обуви.
2) Единица совокупности – это первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации. Например, совокупность студентов, единица сов-ти – 1 студент.
3) Признак – это качественная особенность единицы совокупности. По характеру отражения свойств единиц изучаемой совокупности признаки делятся на две основные группы:
-признаки, имеющие количественное выражение (возраст, средний заработок, стаж работы и т.д.)
-признаки, не имеющие количественного выражения (профессии – менеджер, учитель). Эти признаки называют атрибутивными.
4) Статистический показатель – это категория, которая отражает количественные характеристики (размеры), соотношения признаков общественных явлений. Статистические показатели могут быть:
-отчетными , -прогнозируемыми
Например, уровень производительности труда, численность рабочих, численность населения, объем продаж и т.д.
5) Системы статистических показателей (ССП) – это совокупность статистических показателей, которая отражает взаимосвязи, существующие между явлениями. Для каждой общественно-экономической формации характерна определенная система взаимосвязи общественных явлений. Поэтому образуют систему и статистических показателей. ССП охватывают все стороны жизни общества на различных уровнях:
1. макроуровень (уровень всей страны или большого региона).
ССП на макроуровне:
а) валовый внутренний продукт (ВВП); б) инвестиции в основной капитал; в) объем промышленной продукции в целом по стране; г) объем сельхоз продукции в целом; д) розничный товарооборот; е) внешнеторговый оборот со странами мира.
2. микроуровень (уровень отдельного предприятия, фирмы).
Показатели:
а) себестоимость единицы продукции; б) объем произведенной продукции; в) уровень производительности труда; г) среднесписочная численность рабочих; д) фондоотдача; е) фондоемкость; ж) прибыль; з) среднегодовая стоимость основных средств.
ССП имеет следующие особенности:
1) носит исторический характер т.е. меняется образ жизни и меняются статистические показатели
2) методология расчета статистических показателей постоянно совершенствуется.
4. Статистическое наблюдение. Понятие и задачи
Первым этапом статистического исследования является статистическое наблюдение. Именно в процессе статистического наблюдения формируются первичные статистические данные.
Статистическое наблюдение - это научно-организованный, планомерный, систематический процесс сбора данных о различных социальных и экономических процессах и явлениях.
Статистическое наблюдение характеризуется по следующим признакам:
-систематичность; -массовый характер; -планомерность.
Планомерность – заключается в том, что наблюдение приготавливается по заранее подробно разработанному плану, который охватывает все вопросы, методологии, организации и техники сбора статистической информации, а также контроля ее качества и достоверности.
Массовый характер - заключается в том, что он организован и направлен на охват как можно большего случая привлечения данного явления.
Систематичность - означает, что оно должно производиться не от случая к случаю, а систематически, либо непрерывно, либо регулярно, но возможности через равные промежутки времени.
От правильной научной организации и проведения статистического наблюдения зависят следующие этапы статистического исследования и его результаты.
На основе материалов статистические наблюдения, их последующей обработки и анализа разрабатывается система показателей для управления экономикой республики, для прогнозирования экономического и социального развития страны и отдельных регионов.
5. Виды статистического наблюдения
Виды статистического наблюдения классифицируются:
1) По степени охвата исследуемой совокупности статистическое наблюдение подразделяется на сплошное и несплошное. При сплошном наблюдение охватываются все единицы изучаемой совокупности, например, перепись населения. Однако, проведение сплошного наблюдения не всегда возможно. Например, когда совокупность очень большая и проведение сплошного наблюдения требует больших затрат времени и денег, то в этом случае проводят несплошное наблюдение.
При несплошном наблюдении обследованием охватывается только определенная часть изучаемой совокупности. В свою очередь несплошное наблюдение подразделяется на:
- выборочное – это наблюдение части единиц исследуемой совокупности, выделенной методом случайного отбора;
-наблюдение основного массива – это наблюдения определенных, наиболее существенных по значимости признаков единиц совокупности. Например, обследование 15-20 % крупных предприятий легкой промышленности, выпускающих на 90% женскую обувь.
- многографическое - всестороннее исследование только отдельных единиц совокупности, обладающих какими-либо специфическими особенностями. При этом не ставится цель охарактеризовать всю совокупность в целом. Например, изучение передового опыта предприятий, бригады с целью распространения этого опыта на другие предприятия или выявления недостатков в работе отстающих предприятий.
2) По времени проведения наблюдения статистическое наблюдение м.б.:
а) непрерывное – осуществляется путем непрерывной регистрации фактов по мере их распространения. Например, учет отпуска материалов производства.
б) прерывное - производится либо регулярно, через определенные промежутки времени, и называют его периодическим, либо нерегулярно, по мере необходимости, и называют его единовременным. Например, ежегодные переписи оборудования, перепись населения раз в 10 лет (периодическое); учет товарных остатков на момент переоценки (единовременное).
3) В зависимости от источников сведений:
а) непосредственное - осуществляется путем регистрации фактов, лично установленных наблюдателем в результате осмотра, измерения. Например, замеры времени на выполнение трудовых операций для изучения их трудоемкости.
б) документальное - основано на использовании в качестве источников информации данных различных документов. Например, для определения стоимости.
в) опрос - базируется на получении данных в форме ответов опрашиваемых лиц. Например, перепись населения, опрос общественного мнения.
6. Способы статистического наблюдения
1) Отчетный – заключается в предоставлении всеми предприятиями отчетов в установленные сроки по адресам и в определенной форме.
2) Экспедиционный - каждой единице наблюдения посылаются специальные лица (счетчики, регистраторы) , которые в специальных формулярах фиксируют сведения о наблюдаемом явлении. Например, перепись населения.
3) Саморегистрация - специальные работники снабжают опрашиваемых бланками и дают инструкции о порядке их заполнения. Например, обследование бюджета семей рабочих и служащих.
4) Анкетный - определенному кругу лиц вручаются специальные анкеты. Заполнение этих анкет носит добровольный характер и осуществляется анонимно.
7. Объект и единица наблюдения. Программа наблюдения
Для успешной подготовки и проведения статистического наблюдения составляется организационный план наблюдения. В нем указывается организация, которая осуществляет подготовку и проведение наблюдения, а также несет ответственность за эту работу. Такой организацией, осуществляющей наблюдение в масштабе всей РМ, является Национальное бюро по статистике (НБС). Кроме того, в этом плане указывается объект наблюдения и организационная форма проведения наблюдения. В статистической практике встречается две организационные форма наблюдения:
I) Отчетность – это организационная форма, при которой единицы наблюдения представляют сведения о своей деятельности в виде формуляров, регламентированных НБС. Различают следующие виды отчетности, которые классифицируются по:
1) степени охвата объектов наблюдения:
а) типовая – это отчетность, которая имеет одинаковое содержание и форму для всех предприятий и организаций. Эта форма №1-Т «труд».
б) специализированная – это отчетность, которая отражает специфику той или иной отрасли. Например, ф. №1-Т (торг.), ф.№1 – КС, ф.№1 – ПП (промышленное предприятие), ф.№1-С/Х (предприятия сельского хозяйства)
2) по периодичности представления:
а) отчетность за квартал;
б) отчетность за полугодие;
в) отчетность за год.
II) Специальные статистические обследования. Способы их проведения различны:
1) путем использования данных бухгалтерского учет и статистической отчетности предприятия.
2) путем специальной организованной регистрации (перепись населения).
8. Содержание и задача сводки. Этапы сводки.
В результате статистического наблюдения получают материал, характеризующий отдельные единицы совокупности. Эти единицы обладают многочисленными признаками, поэтому невозможно использовать материал наблюдения для обобщающей характеристики статистической совокупности. Возникает необходимость специальной обработки статистических данных, т.е. сводки материалов наблюдения.
Сводка представляет собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных данных, образующих совокупность в целях выявления типических черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.
Задачи сводки:
1) Охарактеризовать исследуемую совокупность с помощью систем статистических показателей;
2) Выявить и измерить таким путем его существенные черты и особенности.
Эта задача решается на 3 этапах:
1этап. Осуществляется систематизация материалов, собранных при наблюдении.
2этап. Уточняется предусмотренная планом система показателей, с помощью которых количественно характеризуются свойства и особенности изучаемого предмета.
3этап. Проводятся расчеты, а затем рассчитанные показатели для наглядности представляются в таблицах, статистических рядах, графиках. К ним даются пояснения (делается анализ представленных данных).
9. Статистические группировки. Виды группировок.
Чаще всего простые итоговые данные сводки не удовлетворяют исследователя, т.к. дают лишь общее представление об изучаемом объекте. Поэтому далее проводят группировку полученных данных по отдельным признакам.
Группировка – это разделение множества единиц совокупности на однородные группы по определенным, существенным для них, признакам.
Как самостоятельный метод исследования она позволяет решить три основные задачи:
1) выделить социально-экономические типы; 2) изучить структуру однотипной совокупности; 3) обнаружить существенные связи и зависимость между признаками.
В соответствии с этими задачами группировки подразделяются на 3 вида: типологические, структурные и аналитичекие.
1) Типологические группировки – это разделение исследуемой совокупности на социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научного группировки. Например, группировка стран по их общественно-полическому устройству.
2) Структурные группировки - это разделение однородной совокупности единиц на группы, характеризующие её структуру по определенным признакам. Например, перепись населения.
3) Аналитические группировки – позволяют установить и изучить связь между результативными и факторными признаками единиц однотипной совокупности.
Результативные признаки – это признаки, зависимые от других признаков ОПП=ЧР ГВ
Факторные признаки – это признаки, оказывающие влияние на другие признаки (численность рабочих, среднегодовая выработка).
Кроме того по степени сложности изучаемого массового явления и от задач анализа группировки могут производиться по одному признаку (простые группировки) или по нескольким признакам (комбинированные).
10. Группировочные признаки и их выбор. Определение числа групп и величины интервала.
Одним из важных элементов проведения статистических группировок является выбор группировочного признака. Группировочные признаки м.б. количественные (зарплата, возраст) и атрибутивные (т.е. не имеющие количественной меры – национальность, пол, профессии). Кроме того, по экономическому содержанию различают результативный и факторный признаки.
Результативные признаки – это признаки, зависимые от других признаков.
Факторные признаки – это признаки, оказывающие влияние на другие признаки.
При выборе группировочного признака и проведении статистических группировок необходимо руководствоваться следующими указаниями:
1) В основу типологической группировки д.б. положены наиболее существенные признаки.
2) При выделении социально-экономических типов нельзя ограничиваться только одним признаком. Необходимо брать целый комплекс существенных признаков.
3) Приёмы и способы группировки д. изменяться применительно к особенностям общественных явлений, к конкретным историческим условиям их развития.
После того, как выбран группировочный признак, определяется число групп во всей совокупности и величина интервала к каждой группе. На практике для определения числа групп используют графический и аналитический методы.
Рассмотрим аналитический метод, согласно которому число групп определяется по формуле Стерджесса:
n=1+3,322lgN
n – число групп
N – число единиц совокупности
h=(Xmax-Xmin)/n – величина интервала
Интервалы м.б. закрытые (имеют и нижние и верхние границы) открытые. Они применяются Толькой для первой и последней группировок.
I до 80
II
II
IV свыше 200
Интервалы м.б. равными (ширина интервала во всех группах одна и та же) и неравные (разная ширина).
11. Вторичная группировка
Группировка данных, полученных в результате статистического наблюдения - это первичная группировка. Вторичная группировка – это перегруппировка ранее сгруппированных данных. Необходимость вторичной группировки возникает в следующих случаях:
1) когда ранее проведенная группировка не удовлетворяет целям исследования в отношении числа групп;
2) для сравнения данных, относящихся к различным периодам времени или к разным территориям;
3) если первичная группировка была произведена по разным группировочным признакам или по разным интервалам.
Существует два способа проведения вторичной группировки:
1. объединение мелких групп в более крупные;
2. выделение определенной доли единиц совокупности.
12. Ряды распределения. Их виды.
Первичная обработка и систематизация материалов статистического наблюдения приводит к образованию упорядоченных рядов цифр.
Ряд цифровых показателей, представляющей распределение единиц совокупности по одному признаку в определенной последовательности называется рядом распределения. Ряды распределения, построенные по атрибутивному признаку, называются атрибутивными рядами распределения.
Ряды распределения, построенные по количественному признаку (варьирующему) называются вариационными рядами распределения.
Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами и располагаются в определенной последовательности.
Варианты могут выражаться целыми числами и дробными, положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Пример, прибыль (+), убыток (-), % относит.
В вариационных рядах и в целом по всей совокупности выделяются три основных элемента:
1) вариант - это признак, по которому производиться группировка (х)
2) частота - это число которое показывает как часто встречается вариант в данном ряду распределения (f)
3) частость - это частоты, выраженные в виде относительных величин (% в долях едииц)
Вариационные ряды подразделяются на дискретные и интервальные.
В дискретных вариационных рядах значение вариантов отличается друг от друга на определенную величину. Варианты дискретного ряда выражаются целыми числами. Например, число членов семьи.
| Тариф. Разряд рабочих. | Число рабочих |
| 1 | 5 |
| 2 | 6 |
| 3 | 8 |
| 4 | 10 |
| 5 | 5 |
| 6 | 4 |
| итого | 38 |
В интервальных рядах распределения величина признака может принимать любые значения в определенном интервале. Варианты могут быть целыми и дробными.
| Зарплата рабочих (в леях) | Число работников (чел) |
| 980-1200 | 20 |
| 1000-1200 | 10 |
| 1200-1400 | 5 |
| 1400-1600 | 5 |
| 1600-1800 | 5 |
| итого | 45 |
Интервалы могут быть равными и неравными, закрытыми и открытыми.
13. Статистические таблицы. Понятие и значение
После того как данные наблюдения собраны и сгруппированы, их трудно анализировать без определенной наглядной систематизации. Одним из важнейших средств систематизации данных является статистическая таблица. Сведенные в таблицу данные приобретают компактность, наглядность и исследователь получает возможность делать на основании этого те или иные выводы. Этим объясняется широкое применение табличной формы изложения статистических данных в практике экономической работы. Статистические формы отчетности также представлены в виде таблиц.
Вывод: Статистическая таблица представляет собой наиболее рациональную форму изложения результатов сводки и группировки статистического материала, который позволяет решить конкретные задачи количественного анализа исследуемого явления.
Статистические таблицы впервые применил в своих работах русский академик Л.Ю.Крафт.
Статистическую таблицу можно рассматривать как форму грамматического предложения, имеющее статистическое подлежащее и сказуемое. Идею представить статистическую таблицу в виде грамматического предложения внес профессор А.А.Кауфман.
Подлежащее таблицы - это статистическая совокупность, о которой идет речь в таблице, т.е. перечень отдельных или всех единиц совокупности. Чаще всего подлежащие помещается в левой части таблицы и содержит перечень строк.
Сказуемое таблицы – это цифровая характеристика изучаемой совокупности. В статистической практике применяют таблицы разной сложности.
14. Виды статистических таблиц
1) Если в подлежащем содержится простой перечень каких-либо объектов, то таблица называется простой.
| Наименование специальности | Курсы | Итого | ||
| I | II | III | ||
| CON | 36 | 34 | 34 | 104 |
| BA | 28 | 26 | 26 | 80 |
| FB | 18 | 20 | 22 | 60 |
| ML | 18 | 18 | 16 | 52 |
2) Групповые таблицы содержат в подлежащем не простой перечень единиц объекта наблюдения, а их группировку по одному существенному признаку.
| Наименование специальности | Курсы | Итого |
| Итого |
| I | II | III | ||
| CON в том числе жен |
|
|
|
|
| ВА в том числе жен муж |
|
|
|
|
3) Комбинационные таблицы - это статистические таблицы, подлежащие которых группы единиц, образованных по одному признаку, подразделяются на подгруппы по одному или нескольким другим признакам.
| Наименование специальности | Курсы | Итого |
| Итого |
| I | II | III | ||
| CON в том числе жен |
|
|
|
|
| 2 5 6 | 18 |
|
|
|
15. Сущность и задачи средних величин
Средняя величина – это обобщающий количественный показатель, характеризующий типичный уровень совокупности по определенному признаку. Средняя величина является наиболее распространеной формой статистических показателей, используемых в экономических исследованиях.
Основные черты средней величины, как типичной характеристики явления:
1.Средняя величина отражает то общее, что присуще всем единицам исследуемой совокупности.
2. Средняя величина представляет значения оприделенного признака совокупности одним числом, несмотря на количественные различия у отдельных единиц совокупности.
3. Средняя величина абстрагируется от индивидуальных значений признака отдельных единиц совокупности и отражает то общее, что содержится в каждом отдельном единичном.
4. Средние величины тесно связаны с законом больших чисел.
16. Средняя арифметическая. Её свойства
Определение средней арифметической в ряде случаев связано (при очень большой численности совокупности) с большими затратами времени и средств. Однако процедуру расчета средней можно упростить, если использовать некоторые ее свойства. Приведем без доказательства основные свойства средней арифметической:
1) средняя арифметическая от постоянной величины равна ей самой
2) произведение средней на сумму частот равно сумме произведения вариантов на их частоты
3) изменение каждого варианта на одно и тоже число и на одну и ту же величину изменяет среднюю на ту же величину
4) изменение каждого из весов (частот) в одно и тоже число раз не меняет величины средней
5) изменение каждого варианта в одно и тоже число раз изменяет среднюю во столько же раз
6) сумма отклонений каждого варианта от их средней равна нулю
7) средняя суммы равна сумме средних величин
Рассмотренные свойства средней арифметической используются для упрощения расчетов связанных с вычислением средней величины.
Метод упрощения вычисления средней арифметической называется методом условных моментов или методом отчета от условного нуля.
Согласно этому методу средняя рассчитывается по следующей формуле.
x0 – значение условного нуля
h – ширина интервала
m1 – условный момент первого порядка
Расчет средней арифметической способом условных моментов применяется для расчета средних в интервальных вариационных рядах.
&nbs… Продолжение »