Предмет и метод статистики. Общие понятия о статистике

Общие понятия о статистике

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

Первые примитивные учетные операции проводились еще в древности: получение данных о численности населения, его составе и имущественном положении. Такие данные использовались при налогообложении и в военных нуждах. По мере развития производительных сил в обществе возрастал интерес к различного рода знаниям, расширялся круг учитываемых явлений и собираемых о них сведений, усложнялись сами учетные операции, они стали более регулярными. Постепенно накапливался опыт, появлялись рекомендации о том, каким образом организовать отдельные учетные операции и обработать собранные сведения, чтобы обобщить их и выявить различные закономерности.

Так сформировалась отрасль знаний, названная впоследствии «статистикой».

Термин «статистика» в научный обиход ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году. Первоначально это слово обозначало сумму знаний о государстве, необходимую купцам, военным, политикам, ученым.

Статистическая наука развивалась по следующим направлениям:

1. Государствоведение (описательная школа)

Важнейшие представители: Герман Конринг (1606-1681), Готфрид Ахенваль (1719-1772), Август Людвиг Шлецер (1735-1809).

2. Политическая арифметика

Важнейшие представители: Уильям Пети (1623-1687), Джон Граунт (1620-1674), Эдмунд Галлей (1656-1742).

3. Математико-статистическое направление

Это направление определяют как синтез государствоведения и политической арифметики.

Важнейшие представители: Адольф Кетле (1796-1874), Фрэнсис Гальтон (1822-1911), Фрэнсис Эджворт (1845-1926), Карл Пирсон (1857-1936) и многие другие.

В России последователями «школы государствоведения» были И.К. Кириллов (1689-1737), В.Н. Татищев (1686-1750), М.В. Ломоносов (1711-1765), К.Ф. Герман (1767-1838), К.И. Арсеньев (1789-1865) и др.

К направлению «политическая арифметика» можно отнести таких знаменитых ученых-статистиков, как Д.П. Журавского (1810-1856), П.П. Семенова, именуемого Тян-Шанским (1827-1914).

Вторая половина XIX – начало XX вв. были для России периодом бурного развития статистической науки и практики. И большая заслуга в этом принадлежит представителям так называемой академической статистики, к числу которых относят П.Л. Чебышёва (1821-1894), А.А. Маркова (1856-1922), Я.М. Ляпунова (1857-1918), Ю.Э. Янсона (1835-1893), А.И. Чупрова (1842-1908), а также его сына А.А. Чупрова (1874-1926).

Многие идеи представителей академической статистики получили дальнейшее развитие в трудах их учеников и последователей и были предметом научного спора, обсуждения и обобщения на протяжении всего XX в.

В настоящее время термин «статистика» употребляется в нескольких значениях.

1. Общеметодологическая наука, изучающая особенности массовых процессов и явлений, в которых необходимость сочетается со случайностью.

2. Отрасль практической деятельности, направленная на сбор, обработку анализ и публикацию массовых данных об общественных и природных явлениях.

3. Цифровой материал, служащий для характеристики какой-либо области общественных или природных явлений или отдельные статистические показатели.

Общая теория статистики – основополагающая дисциплина, определяющая основные понятия, принципы и методы статистики.

Статистика, как и любая другая наука, оперирует определенными понятиями, категориями.

Важнейшими категориями статистики являются:

- статистическая совокупность;

- единица статистической совокупности;

- признак;

- статистический показатель;

- система статистических показателей;

- статистическая единица наблюдения;

- статистическая закономерность.

Статистическая совокупность – это совокупность социально-экономических объектов или явлений общественной жизни, объединенных качественной основой, общей связью, но отличающихся друг от друга значениями признака.

Примерами являются совокупность населения, совокупность работников (в секторе экономики, например), совокупность туристических фирм и т.д.

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

Примеры: в совокупности населения единицей совокупности будет отдельный человек, в совокупности работников – отдельный работник на данном предприятии, в совокупности туристических фирм единицей совокупности будет отдельная туристическая фирма.

Признак – качественная особенность единицы совокупности. Примеры: пол, возраст, образование и т.п.

Признаки, которыми отдельные единицы совокупности могут отличаться одна от другой, носят разный характер. Они могут быть количественными (возраст, стаж работы, рост, вес и т.п.), и тогда отдельные единицы отличаются друг от друга по величине данного признака. Признаки могут быть качественными (пол, семейное положение, занятия и т.п.), и тогда отдельные единицы наблюдения отличаются друг от друга наличием или отсутствием того или иного качества.

При статистическом наблюдении у отдельных единиц регистрируется наличие или отсутствие тех или иных качественных признаков и определяется величина количественного признака. Но признаков, которыми можно охарактеризовать каждую единицу наблюдения, может быть множество.

Атрибутивные (качественные) признаки не поддаются прямому количественному (числовому) выражению. 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; каждое лицо может состоять в браке или нет и т.д.

Количественные признаки делятся на дискретные (прерывные) и непрерывные.

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.

Статистическая единица наблюдения – часть объекта наблюдения, т.е. часть статистической совокупности, в которой протекают исследуемые процессы.

Примерами являются население Санкт-Петербурга, предприятия, фирмы и т.д.

Статистический показатель – это обобщающая характеристика какого-либо свойства совокупности, единицы или группы.

Статистические показатели могут быть:

- объемными;

- расчетными;

- плановыми;

- отчетными;

- прогностическими.

Система статистических показателей – совокупность статистических показателей, отражающих взаимосвязи, которые существуют между изучаемыми явлениями.

Примерами являются система показателей анализа вариационного ряда, система показателей прибыли на предприятии и т.д.

Статистическая закономерность – закономерность, которая проявляется не в каждом отдельном случае, а лишь в большой массе явлений (как средняя или как тенденция).

Примеры: жилая площадь зависит от количества членов семьи, при повышении цен на определенный товар спрос на него уменьшится, при увеличении дохода семьи в ее бюджете снижается доля расходов на питание.

Статистические закономерности обнаруживаются при массовом наблюдении благодаря действию так называемого закона больших чисел, который выражает диалектику случайного и необходимого. Сущность закона больших чисел заключается в том, что по мере увеличения числа наблюдений влияние случайных факторов (причин), определяющих значение признака у единиц совокупности или соотношение между численностями единиц с определенными признаками, взаимопогашается в сводных (общих) характеристиках совокупности и на поверхность выступает действие основных факторов, которые и определяют закономерность.

Таким образом, массовое наблюдение – основа статистики и одна из составляющих ее метода.

Предметом общей теории статистики выступает количественная сторона массовых явлений различных сторон социальной и экономической жизни общества в их связи с качественной стороной.

Предметом статистики являются различные статистические совокупности, исследование которых связано с количественной характеристикой и выявлением присущих им закономерностей в конкретных условиях места и времени.

Метод статистики – система приемов, способов, направленных на изучение количественных характеристик:

- структуры;

- распределений;

- взаимосвязей;

- динамики.

Метод статистики состоит из трех стадий:

1. статистическое наблюдение;

2. сводка и группировка статистических данных;

3. анализ, моделирование и прогнозирование изучаемых явлений.

Все эти этапы связаны между собой, отсутствие одного из них ведет к разрыву целостности статистического исследования. Так, проведение статистического наблюдения бессмысленно без дальнейшего анализа, а анализ невозможен без информации, полученной на стадии сводки и группировки статистических данных.

Прохождение каждой стадии исследования связано с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемой работы.

Метод массовых наблюдений. Начальной стадией статистических исследований является статистическое наблюдение – научно организованный сбор сведений об изучаемых социально-экономических процессах или явлениях. На этом этапе формируются цели и задачи наблюдения, разрабатываются программы исследования в целом и по вышеуказанным стадиям, определяются конкретные способы и методы, используемые на каждом этапе исследования, составляется организационный план его проведения, определяются объект (совокупности общественных явлений или процессов) и единица наблюдения. Характерным для этой стадии является метод массовых наблюдений, поскольку статистика изучает закономерности, которые выделяются через исследование многочисленных массовых явлений под действием закона больших чисел.

Результатом статистического наблюдения является получение данных, характеризующих каждую единицу наблюдения.

Целью исследования – получение характеристики объекта наблюдения в целом. Поэтому результаты статистического наблюдения представляют собой лишь исходный статистический материал, которые требуют обработки.

Такая обработка является следующей после наблюдения стадией статистического исследования и представляет собой сводку исходных данных для получения обобщающих характеристик исследуемого процесса или явления, проводимую с помощью использования метода группировок и таблиц.

Метод статистических группировок и таблиц. Вторая стадия статистического исследования представляет собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность в целях выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Важнейшим специфическим методом на этой стадии является метод группировок. Статистическая сводка включает в себя распределение исходных данных по группам, качественно однородным по одному или нескольким признакам, и получение групповых итогов. На правильность выводов, получаемых в результате исследования, оказывает существенное влияние обоснованный выбор группировочных признаков.

Для правильного выделения качественно однородных групп следует выбирать основные, наиболее существенные для данного явления или процесса признаки. В зависимости от числа и вида признаков, решаемых задач и исходных данных группировки подразделяются на:

- простые и комбинационные;

- по количественным и качественным признакам:

- типологические, структурные и аналитические;

- одномерные и многомерные;

- первичные и вторичные.

Одним из этапов процесса группировки является построение рядов распределения, т. е. группировка единиц наблюдения по величине или значению признака.

Результаты статистической группировки и сводки излагаются в виде статистических таблиц, являющихся наиболее рациональной, систематизированной, компактной и наглядной формой представления массовых данных.

Разновидностью табличных построений можно считать и различного рода матрицы абсолютных и относительных статистических показателей, построение которых связано с процессом компьютерной обработки информации.

Методы анализа с помощью обобщающих показателей. Статистический анализ является заключительной стадией статистического исследования.

В процессе статистического анализа исследуются структура, динамика и взаимосвязи общественных явлений или процессов.

Выделяют следующие основные этапы анализа:

- констатация фактов и их оценка;

- установление характерных черт и причин явления;

- сопоставление явления с другими, принятыми за базу сравнения – нормативными, плановыми и прочими явлениями;

- формулирование гипотез, выводов и предположений;

- статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных статистических показателей.

Характерным для статистических методов на этой стадии является применение обобщающих показателей: абсолютных, относительных, средних величин. Некоторые общие черты формирования обобщающих показателей устанавливаются посредством измерения их вариации. Изучение вариации наряду с применением средних и относительных величин имеет большое практическое и научное значение. Показатели вариации дополняют средние величины, за которыми скрываются индивидуальные различия. Они характеризуют степень однородности статистической совокупности по данному признаку. Показатели вариации определяют степень и границы вариации признака. Соотношение показателей вариации может выражать взаимосвязь признаков.

Изучение структуры сложных явлений – исходный пункт статистического исследования. Здесь вопросы изменения и развития возникают в отраженной форме с различным уровнем развития элементов структуры. Конечная задача статистического исследования структуры – анализ внутренних связей в объекте исследования. Характер этих связей более наглядно проявляется в динамике структурных изменений. Фиксация в динамике состояний явления образует динамический ряд, который исследуется на основе обобщающих аналитических показателей, специальных приемов обработки и моделирования рядов динамики. Прогнозирование дальнейшего хода развития общественных явлений осуществляется с помощью экстраполяции.

Закономерности причинно-следственных связей общественных процессов и явлений устанавливаются с помощью регресиионно - корреляционного анализа. Взаимосвязи явлений также изучаются с помощью статистических группировок, сопоставления параллельных рядов, построения систем взаимосвязанных индексов и т. д.

Широкое применение в статистике находят графические методы, позволяющие в наглядной форме представлять результаты статистических исследований.

Большое значение для развития статистической методологии имеет компьютеризация статистических исследований, позволяющая создавать базы статистических данных и программы их обработки, в значительной мере сокращать сроки обработки информации, широко использовать многомерные методы, улучшать качество и наглядность проводимого анализа.

Дата добавления: 2015-03-31