Методы обработки и анализа статистической информации

Результаты группировки и сводки данных массовых статических наблюдений на третьей стадии статических исследований подвергаются дальнейшей обработке и осмыслению, т.е. на их базе исчисляются статистические показатели.

Сравнительные и связные рассмотрения статистических данных, исчисление статистических показателей, получение статистических фактов, их обобщение и осмысление в целях получения целостной картины состояния и развития изучаемого явления, выявления и качественной оценки закономерностей и факторов, определяющих это развитие, составляет содержание статистического анализа.

Основным условием, обеспечивающим правильность статического анализа и получаемых из этого выводов, является понимание сущности изучаемых массовых явлений и процессов. Отсюда вытекают основные принципы статистического анализа:

1) знание теории изучаемого явления, предварительное выявление сущности решаемой при статическом исследовании проблемы для правильного формулирования цели и задачи анализа;

2) знание особенностей той конкретной обстановки, места и времени, в которых развивается изучаемое явление, что позволяет уточнить выбор необходимых статистических показателей и методов их расчёта и анализа;

3) комплексный характер изучаемого явления - необходимо рассматривать всю совокупность относящихся к изучаемому явлению фактов и характеризовать явление с разных сторон, использовать различные статистические источники и определённые сочетания различных методов.

В настоящее время в статистике имеется большое количество методов, способов и приёмов анализа статистических данных. При этом понятия «метод», «способ» и «приём» как инструментарий анализа не имеют чёткого разграничения.

При статистическом изучении массового явления большое значение имеет объективное и всестороннее количественное выражение состояния развития в конкретных условиях пространства и времени, выявление и измерение внутренних и внешних закономерностей, в связи с чем рационально использовать следующую классификацию методов:

1) состояние статистической совокупности и её основных элементов характеризуется с применением абсолютных, относительных и средних величин и статистических коэффициентов;

2) изучение изменения (развития) явления во времени осуществляется с использованием статистических показателей рядов динамики, методов выявления и количественной оценки сезонных тенденции (тренда) развития, методов выявления и количественной оценки созданных колебаний, метода параллельных рядов и др.;

3) задачи выявления и измерения связей, взаимосвязей, закономерностей массовых явлений могут решаться с использованием рядов распределения, графического метода, метода аналитических группировок, метода параллельного сопоставления рядов, методов математической статистики.

В статистике иногда применяют и другие подходы к разграничению приёмов анализа. Например, условно их подразделяют на две группы: традиционные (статистические) и математические.

Основным приёмом анализа статистических данных является сравнение. Любой показатель уровня развития явления сам по себе оказывается недостаточным и должен быть рассмотрен в связи, в сравнении с другим аналогичным или взаимосвязанным показателем, который принимается за масштаб оценки (или, иначе, за базу сравнения).
Сравнительные сопоставления статистических данных позволяют раскрывать характерные особенности и закономерности изучаемых массовых явлений. Основными формами сравнения являются:

· сопоставление одноимённых явлений или показателей (по основным направлениям: с прошлым, с планом, со средними данными, с лучшим и так далее);

· сопоставление разноимённых показателей;

· территориальные сравнения;

· типологические сравнения;

· динамическое сравнение содержания и особенностей отдельных форм и направлений.

Необходимым условием правильности выводов, получаемых на основе сравнения статистических данных, является соблюдение требования сопоставимости этих данных.

Расчёты отдельных статистических показателей используются тогда, когда имеющиеся статистические источники не дают непосредственно необходимых для осуществления соответствующего анализа статистической информации. Статистические расчёты, например, абсолютных величин применяются тогда, когда эти величины не могут быть получены на основе непосредственного подсчета (сводки) данных статистических наблюдений, или когда имеющиеся подсчёты не отвечают в той или иной мере задачам анализа.

В практике статистики наиболее широко применяются следующие три вида расчётов показателей, необходимых для анализа статистических данных:

• приближённые расчеты на основе экстраполяции или интерполяции;
• расчёты сложных (производных) показателей или итогов на основе объединения данных по составным частям сложных явлений;
• балансовые расчёты.

При приближённых расчётах отсутствующих в сводках статистических величин исходной базой служат уже известные абсолютные и другие статистические величины, связанные с теми статистическими величинами, которые необходимы для осуществления соответствующего анализа.

При экстраполяции расчёт неизвестной величины производится с помощью заимствованных из других статистических источников или рассчитанных вспомогательных величин, которые связывают известную исходную величину с необходимой для анализа статистической величиной. При интерполяции расчёт необходимых для анализа величин основывается на особых предположениях о характере изменения интересующей исследователя величины в пределах исследуемой совокупности, внутри известных данных.

Основное назначение балансовых расчётов в статистике – сопоставление между собой и объединение в одной общей таблице данных о составных частях (элементах), из которых слагается общее изменение изучаемого явления.
Например, на основе баланса труда можно осуществить статистические расчёты неизвестных составных его частей и выполнить расчет «моментных» итогов.

При изучении любого массового явления в ажно выяснить, существует ли в действительности причинная связь между изучаемыми показателями и явлениями. В статистике принято различать следующие основные виды связей: балансовая, компонентная, факторная.

Балансовая связь применительно к экономическим явлениям характеризует зависимости между источниками формирования ресурсов (средств) и их использованием. Важное практическое значение количественного выражения балансовой зависимости состоит в том, что при отсутствии значения одного из составляющих элементов оно может быть определено на основе соответствующей формулы.

Компонентные связи характеризуются тем, что изменение обобщающего показателя определяется изменением компонентов (элементов), входящих в этот показатель, как множители: a=b*c, b=a/c, c=b/c. Компонентные связи широко используются в индексном методе для выявления роли отдельных факторов в совокупном изменении сложного показателя.

Факторные связи характеризуются тем, что проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели выступают как независимые (факторные), а другие – как результативные. По своему характеру такой вид связи является причинно-следственной зависимостью.

В свою очередь, факторные связи подразделяются на функциональные и корреляционные. При наличии функциональной связи изменению одного явления во всех случаях соответствует строго определённое изменение другого явления, находящегося с ним в причинной связи. Например, балансовые и компонентные связи относятся к функциональным. При корреляционной связи определённому изменению одного явления соответствуют различные по величине изменения другого явления. Например, один и тот же прирост уровня производительности труда у двух рабочих не обязательно сопровождается одинаковым увеличениям их заработанной платы. Следовательно, корреляционная связь не проявляется в каждом отдельном случае и её может быть выявлено только при исследовании массы случаев однородной совокупности.

В общем виде анализ статистических данных предполагает последовательное выполнение следующих основных этапов (ступеней) работ:

1) постановка вопроса и составление плана анализа;

2) подбор и критическая оценка источников статистических сведений, из которых берутся необходимые для анализа цифровые данные;

3) выборка необходимых данных из источников, их доработка и систематизация;

4) осуществление необходимых расчётов и обработка данных при помощи специальных приёмов, осмысление результатов;

5) формулировка выводов и практических предложений.

Наиболее ответственной (а также трудоёмкой) при проведении развёрнутого анализа работой является отбор источников информации и выборка из них необходимых данных. Эта работа должна сопровождаться критической оценкой статистических источников информации. При наличии нескольких источников по одному и тому же вопросу данные разных источников сопоставляются друг с другом, выясняются причины имеющихся расхождений и выбирается источник, заслуживающий наибольшего доверия. По отобранным источникам выполняется арифметический и логический контроль данных. Для исключения несопоставимости по исчислению и методам расчётов необходимо брать данные из последних по времени статистических наблюдений.

Дата добавления: 2014-01-05