Виды взаимосвязей и цели их статистического изучения

Изучение причинно-следственных зависимостей между фактами – важнейшая задача анализа социально-экономических явлений. Это необходимо для принятия обоснованных управленческих решений. Изучение зависимостей – это сложнейшая задача, поскольку социально-экономические явления сами по себе сложны и многообразны. Кроме того, полученные выводы носят вероятностный характер, так как они делаются на основе данных, представляющих собой выборку во времени или пространстве.

Статистические методы изучения зависимости построены с учетом особенностей изучаемых закономерностей. Статистика изучает преимущественно стохастические связи, когда одному значению признака-фактора соответствует группа значений результативного признака.

Если с изменением значений признака-фактора изменяются среднегрупповые значения результативного признака, то такие связи называют корреляционными. Если каждому значению факторного признака соответствует строго определенное значение результативного признака, то такая зависимость функциональная. Ее называют еще полной корреляцией. Неоднозначные корреляционные зависимости называют неполной корреляцией.

По механизму взаимодействия различают:

- Непосредственные связи – когда причина прямо влияет на следствие;

- Косвенные связи – когда между причиной и следствием существуют ряд промежуточных признаков (например, влияние возраста на заработок).

По направлениям различают:

- Прямые связи – когда значение факторного и результативного признаков изменяются в одном направлении;

- Обратные связи – когда значения факторного и результативного признаков изменяются в разных направлениях.

Бывают:

- Прямолинейные (линейные) связи – выражены прямой линией;

- Криволинейные связи – выражены параболой, гиперболой.

По числу взаимосвязанных признаков различают:

- Парные связи – когда анализируется взаимосвязь двух признаков(факторного и результативного);

- Множественные связи – характеризуют влияние нескольких признаков на один результативный.

По силе взаимодействия различают:

- Слабые (заметные) связи;

- Сильные (тесные) связи.

Задача статистики определить наличие, направление, форму и тесноту взаимосвязи.

42. Индексный метод исследования статистической взаимосвязи.

Индексный метод применяется для анализа динамики и сравнения обобщающих показателей, а так же факторов, влияющих на изменение уровней этих показателей.

Для анализа качественных показателей рассчитывают систему качественных показателей.

Индекс переменного состава: выраж. соотношение средних уровней изучения явления относящихся к разным периодам времени.

В общем виде: = =

На динамику среднего уровня качественного показателя влияют изменения:

А) абсолют. Значений усредняемого признака (х)

Б) состава изучаемого явления (f/∑f)

Индекс постоянного состава: характеризует изменение среднего уровня качественного показателя за счет изменения этого показателя у каждой единицы совокупности.

= ∑x1f1 / ∑f1: ∑x0f1 / ∑f1

Индекс влияния структурных сдвигов: характеризует изменение среднего уровня качественного показателя за счет изменения структуры совокупности.

= ∑x0f1 / ∑f1: ∑x0f0 / ∑f0

Взаимосвязь индексов:

= *

При использовании удельных весов:

1) = ∑x1d1 / ∑x0d0

2) = ∑x1d1 / ∑x0d1

3) = ∑x0d1 / ∑x0d0

Раздел 2. Социально-экономическая статистика

1. Предмет метод и задачи социально-экономической статистики.

Дата добавления: 2014-12-23