Простейшие методы изучения стохастических связей

Причинность, регрессия, корреляция. Классификация статистических связей

Исследование объективно существующих связей между явлениями

- важнейшая задача общей теории статистики. В процессе ста­тистического исследования зависимостей вскрываются причинно-след­ственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факто­ры (признаки), оказывающие основное влияние на вариацию изучае­мых явлений и процессов. Причинно-следственные отношения – это связь явлений и процессов, когда изменение одного из них – причины - ведет к изменению другого - следствия.

Причина - это совокупность условий, обстоятельств, действие ко­торых приводит к появлению следствия. Если между явлениями дей­ствительно существуют причинно-следственные отношения, то эти ус­ловия должны обязательно реализовываться вместе с действием при­чин. Причинные связи носят всеобщий и многообразный характер, и для обнаружения причинно-следственных связей необходимо отбирать отдельные явления и изучать их изолированно.

Особое значение при исследовании причинно-следственных связей имеет выявление временной последовательности: причина всегда должна предшествовать следствию, однако не каждое предшествую­щее событие следует считать причиной, а последующее следствием.

Социально-экономические явления представляют собой резуль­тат одновременного воздействия большого числа причин. Следо­вательно, при изучении этих явлений необходимо выявлять главные, основные причины, абстрагируясь от второстепенных.

В основе первого этапа статистического изучения связи лежит ка­чественный анализ изучаемого явления, т.е. анализ природы социаль­ного или экономического явления методами экономической теории, социологии, конкретной экономики. Второй этап - построение модели связи. Он базируется на методах статистики: группировках, средних величинах, таблицах и т.д. Третий, последний этап - интерпретация результатов - вновь связан с качественными особенностями изучае­мого явления.

Связи между признаками и явлениями, ввиду их большого разнооб­разия, классифицируются по ряду оснований. Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса: обусловливающие из­менения других, связанных с ними признаков, называемые факторны­ми признаками, или просто факторами и признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, являющиеся результативными.

Связи между явлениями и их признаками классифицируются по степени тесноты связи, направлению и аналитическому выражению.

Различают функциональную связь и стохастическую зависимость. Функциональной называют такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно зна­чение результативного признака. Функциональная связь проявляется во всех случаях наблюдения и для каждой конкретной единицы иссле­дуемой совокупности.

Если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений, то такая зависимость называется стохастической. Частным случаем стохас­тической связи является корреляционная связь, при которой изме­нение среднего значения результативного признака обусловлено из­менением факторных признаков.

Корреляция - это статистическая зависимость между случайны­ми величинами, не имеющая строго функционального характера, при котором изменение одной из случайных величин приводит к измене­нию математического ожидания другой.

По степени тесноты связи различают количественные критерии оценки тесноты связи (табл. 8.1).

Таблица 8.1

Количественные критерии оценки тесноты связи

Величина коэффициента корреляции	Характер связи
До - - -	Практически отсутствует   Слабая Умеренная   Сильная

По направлению выделяют связь прямую и обратную. При прямой связи с увеличением или уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значений результативного. Так, например, рост производительности труда способствует увеличению уровня рентабельности производства. В случае обратной связи значе­ния результативного признака изменяются под воздействием фактор­ного, но в противоположном направлении по сравнению с изменением факторного признака. Так, с увеличением уровня фондоотдачи снижа­ется себестоимость единицы производимой продукции.

По аналитическому выражению выделяют связи прямолинейные (или просто линейные) и нелинейные. Если статистическая связь меж­ду явлениями может быть приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью; если же она выражается урав­нением какой-либо кривой линии (параболы, гиперболы, степенной, показательной, экспоненциальной и т.д.), то такую связь называют не­линейной, или криволинейной.

В статистике не всегда требуются количественные оценки связи, часто важно определить лишь ее направление и характер, выявить фор­му воздействия одних факторов на другие. Для выявления наличия свя­зи, ее характера и направления в статистике используются методы: при­ведения параллельных данных, аналитических группировок, графичес­кий, корреляции.

Для изучения функциональных связей применяются балансовый и индексный методы. Балансовая связь показателей имеет место в ком­мерческой деятельности и характеризует зависимость между источни­ками формирования ресурсов и их использованием.

Определение аналитического выражения (формы) связи осуществ­ляется с помощью регрессионного анализа.

Метод сопоставления двух параллельных рядов. Установить нали­чие стохастической связи, а также получить представление о ее харак­тере и направлении можно с помощью сопоставления двух параллель­ных рядов статистических величин. Для этого факторы, характеризую­щие результативный признак, располагают в возрастающем или убыва­ющем порядке (в зависимости от эволюции процесса и целей иссле­дования), а затем прослеживают изменение величины результативного признака. Сопоставление и анализ расположенных таким образом ря­дов значений изучаемых величин позволяют установить наличие связи и ее направление. Зависимость между факторами и показателями мо­жет прослеживаться во времени (параллельные динамические ряды).

До исследования методом параллельных рядов (априори) необхо­димо провести анализ сопоставляемых явлений и установить наличие между ними причинных связей. Например, только потому, что между урожайностью и себестоимостью продукции сельского хозяйства име­ется причинная связь, становится возможным построение, а затем со­поставление параллельных рядов этих показателей.

К недостатку метода взаимозависимых параллельных рядов сле­дует отнести невозможность определения количественной меры свя­зи между изучаемыми признаками. Однако он удобен и эффективен, когда речь идет о необходимости установления связей между показа­телями и факторами, характеризующими экономический процесс.

Метод аналитических группировок. Стохастическая связь будет проявляться отчетливее, если применить для ее изучения аналитичес­кие группировки. Чтобы выявить зависимость с помощью этого метода, нужно произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и для каждой группы вычислить среднее или относительное значение результативного признака. Сопоставляя затем изменения ре­зультативного признака по мере изменения факторного, можно выя­вить направление, характер и тесноту связи между ними (см. раздел 3). Однако метод группировок не позволяет определить форму (аналити­ческое выражение) влияния факторных признаков на результативный.

Дата добавления: 2017-02-01