Общие вопросы теории статистики

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

СИБИРСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ГЕОДЕЗИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ ПО СТАТИСТИКЕ

ЧАСТЬ I

А.Г. Барлиани

НОВОСИБИРСК 2001

ББК

А.Г. Барлиани. Учебное пособие по статистике. Часть I.

Новосибирск, СГГА, 2001

Рассмотрены общие вопросы теории статистики. Особое внимание уделено важнейшим методам статистики: группировкам, относительным и средним величинам, показателям вариации, выборочному методу наблюдения, рядам динамики, экономическим индексам, корреляционному и регрессионному анализу и их практическому применению в новых экономических условиях.

Большое внимание уделено выработке у студентов теоретических и практических навыков по курсу общей теории статистики.

Учебное пособие написано на кафедре производственного менеджмента института геодезии и менеджмента СГГА и предназначено для студентов, обучающихся по специальностям: экономика и управление на предприятии (в геодезическом производстве), экономика и управление на предприятии туризма и гостиничного хозяйства, менеджмент организации. Данное пособие будет полезно для аспирантов и магистрантов.

Сибирская Государственная Геодезическая Академия

2001

статистика экономический индекс отрасль

Содержание

• Введение
• Глава 1. Предмет, метод и задачи статистики
• 1.1 Статистика как наука
• 1.2 Предмет статистики
• 1.3 Методология статистики
• 1.4 Основные категории статистики
• Тесты
• Глава 2. Статистические данные и их описание
• 2.1 Получение исходных данных
• 2.2 Сводка и группировка статистических данных
• 2.3 Абсолютные и относительные величины
• 2.4 Средние величины
• 2.5 Показатели вариации
• Тесты
• Глава 3. Статистическое изучение динамики социально-экономических явлений
• 3.1 Виды рядов динамики. Показатель динамики
• 3.2 Исчисление среднего уровня ряда
• 3.3 Приведение рядов динамики к сопоставимому виду
• 3.4 Выявление и характеристика основной тенденции развития ряда динамики
• Тесты
• Глава 4. Экономические индексы
• 4.1 Индивидуальные индексы и сводные индексы в агрегатной форме
• 4.2 Сводные индексы в средней арифметической и средней гармонической формах
• 4.3 Индексы постоянного и переменного состава
• 4.4 Территориальные индексы
• Тесты
• Глава 5. Статистика продукции
• 5.1 Статистический учет продукции
• Глава 6. Применение статистических методов на предприятиях и отраслях народного хозяйства
• 6.1 Статистика численности работников и использования рабочего времени
• 6.2 Статистика заработной платы
• 6.3 Статистика производительности труда
• 6.4 Статистика себестоимости продукции
• 6.5 Статистика основных фондов
• 6.6 Статистика оборотных фондов
• Глава 7. Статистическое изучение взаимосвязей
• 7.1 Основные понятия корреляционного и регрессионного анализа
• 7.2 Парная корреляция и парная линейная регрессия
• 7.3 Множественная линейная регрессия
• 7.4 Нелинейная регрессия. Коэффициенты эластичности
• 7.5 Множественная корреляция
• 7.6 Оценка значимости параметров взаимосвязи
• Литература

Введение

В условиях современного общества важную роль в механизме управления экономикой выполняет статистика. Она осуществляет сбор, научную обработку, обобщение и анализ информации, характеризующей развитие экономики страны, культуры и уровня жизни населения. В результате предоставляется возможность выявления взаимосвязей в экономике, изучение динамики её развития, проведения международных сопоставлений и в конечном итоге -- принятия эффективных управленческих решений на государственном и региональном уровнях.

Поэтому в системе экономического образования особое место отводится изучению статистики - базовой научной дисциплины, формирующей профессиональный уровень современного экономиста.

В настоящее время, в условиях перехода к рыночным отношениям перед наукой встаёт принципиально новая задача - реформирование статистики в соответствии с международными стандартами.

В связи с этим в последние годы пересмотрены и значительно обновлены учебные планы и программы высших учебных заведений. В 2000 г. введён государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования, в котором сформулированы требования к уровню подготовленности лиц, успешно завершивших обучение по программам экономических специальностей, важную роль в которых занимает дисциплина «Статистика».

Исходя из предъявляемых требований, на основе обобщения опыта применения методов статистического исследования, а так же преподавания статистики подготовлено настоящее учебное пособие.

В пособие рассмотрены основные методы статистического исследования (статистические наблюдения, сводка и группировка данных, расчёт относительных и средних обобщающих показателей, выборочный метод исследований, анализ динамических рядов, экономические индексы в анализе и регрессионный анализ). Теория статистической методологии подкреплена иллюстрацией применения статистических методов в исследованиях конкретных социально - экономических процессов.

Глава 1. Предмет, метод и задачи статистики

В данной главе дается определение науки статистики, ее предмета и метода. После изучения главы Вы должны знать:

_ какова структура современной статистики как науки;

_ что такое статистический метод;

_ какова область практического применения статистических методов и использования статистических данных;

_задачи, состав и принципы организации статистической службы России.

Статистика для менеджера- инструмент, позволяющий производить анализ текущей информации и прогнозировать поведение объекта управления. Для чего, чтобы познать этот инструмент и научиться пользоваться им, следует подробно изучить предмет и методическую основу статистической науки. Этим вопросам посвящена данная глава.

1.1 Статистика как наука

Термин "статистика" происходит от латинского слова status, что в средние века означало политическое состояние государства. В науку этот термин введен немецким ученым Готфридом Ахенвалем (1719-1772 гг.), и означал он тогда государствоведение.

Прежде чем стать наукой в ее современном понимании статистика прошла многовековую историю развитии.

Числовые данные, относящиеся к тем или иным явлениям, начали применяться уже в глубокой древности. Так, известно, что еще за 5 тысяч лет до н.э. проводился подсчет населения в Китае, велся учет имущества в Древнем Риме, в средние века проводились переписи населения, домашнего имущества, земель. Эти сведения использовались в основном в военных целях и при обложении налогами. В столь отдаленные времена осуществлялся лишь сбор статистических сведений, а их обработку и анализ, т.е. зарождение статистики как науки следует отнести ко второй половине XVII в. Именно в это время профессор физиологии и права Г. Ахенваль с 1746 г. начал читать впервые в Марбургском, а затем в Геттингенском университетах новую учебную дисциплину, которую он и назвал статистикой. Основным содержанием этого курса было описание политического состояния и достопримечательностей государства.

Это направление развития статистики получило название описательного. Содержание, задачи, предмет изучения статистики в понимании Г.Ахенваля были далеки от современного взгляда на статистику как науку.

Гораздо ближе к современному пониманию статистики была английская школа политических арифметиков, которая возникла на 100 лет раньше немецкой описательной школы, се основателями были В.Петти (1623-1687 гг.) и Дж. Граунт (1620-1674 гг.). Политические арифметики путем обобщения и анализа фактов стремились цифрами охарактеризовать состояние и развитие общества, показать закономерности развития общественных явлений» проявляющихся в массовом материале. История показала, что именно школа политических арифметиков явилась истоком возникновения современной статистики как науки. В.Петти по праву считается создателем экономической статистики.

В первой половине ХГХ в. возникло третье направление статистической науки -- статистико-математическое. Среди представителей этого направления следует отметить бельгийского статистика А.Кетле (1796-1874 гг.) -- основоположника учения о средних величинах. Математическое направление в статистике развивалось в работах англичан Ф.Гальтона (1822-1911 гг.) и К.Пирсона (1857-1936 гг.), В.Госсета (1876-1937 гг.), более известного под псевдонимом Стьюдента, Р.Фишера (1890-1962 гг.). М.Митчела (1874-1948 гг.) и др. Представители этого направления считали основой статистики теорию вероятностей, составляющую одну из отраслей прикладной математики.

В развитии российской статистической науки и практики видное место принадлежит И.К.Кириллову (1689-1737 гг.). И.Ф.Герману (1755-1815 гг.), Д.Н.Журавскому (1810-1856 гг.), Н.Н.Семенову-Тян-Шанскому (1827--1914 гг.), Ю.Э.Янсону (1835-1893 гг.), А.А.Чупрову (1874-1926 гг.), В.С.Немчинову (1894 1964 гг.), С.Г.Струмилину (1877-1974 гг.), В.Н.Старов-скому (1905-1975 гг.) и др.

Большим шагом в развитии статистической науки послужило применение экономико-математических методов и широкое использование компьютерной техники в анализе социально-экономических явлений.

В настоящее время ведется работа по совершенствованию статистической методологии и завершению перехода Российской Федерации на принятую в международной практике систему учета и статистики в соответствии с требованиями развития рыночной экономики.

Таким образом, история развития статистики показывает, что статистическая наука сложилась в результате теоретического обогащения накопленного человечеством передового опыта учетно-статистических работ, обусловленных прежде всего потребностями управления жизни общества.

Развитие статистической науки, расширение сферы применения практических статистических исследований, ее активное участие в механизме управления экономикой привели к изменению содержания самого понятия "статистика".

В настоящее время термин ''статистика" употребляется в трех значениях:

* отрасль практической деятельности ("статистический учет") по сбору, обработке, анализу и публикации массовых цифровых данных о самых различных явлениях и процессах общественной жизни; эту деятельность на профессиональном уровне осуществляет государственная статистика - Государственный комитет по статистике Российской Федерации и система его учреждений, организованных по административно-территориальному признаку, а также ведомственная статистика (на предприятиях, в объединениях, ведомствах, министерствах);

* совокупность цифровых сведений, статистические данные, представляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, справочниках, периодической прессе, которые являются результатом статистической работы;

* отрасль общественных наук, специальная научная дисциплина, изучаемая в высших и средних специальных учебных заведениях.

Статистика как наука представляет собой целостную систему научных дисциплин: теория статистики» экономическая статистика и ее отрасли, социальная статистика и ее отрасли.

Теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методах статистического исследования социально-экономических явлений. Она разрабатывает понятийный аппарат и систему категорий статистической науки, рассматривает методы сбора, сводки, обобщения и анализа статистических данных, т.е. общую методологию статистического исследования массовых общественных процессов.

Таким образом, теория статистики - методологическая основа всех отраслевых статистик.

Экономическая статистика разрабатывает и анализирует синтетические показатели, включим такие макроэкономические показатели как национальное богатство (НБ), национальный доход (НД), валовой внутренний продукт (ВВП), валовой национальный продукт (ВНП) и др., отражающие состояние национальной экономики; структуру, пропорции, взаимосвязь отраслей; рассматривает особенности размещения производственных сил, состав и использование материальных, трудовых и финансовых ресурсов; наконец, осуществляет построение и анализ общей макростатистической модели рыночной экономики в виде системы национальных счетов (СНС).

Отрасли экономической статистики -- статистика промышленности, сельского хозяйства, строительства, транспорта, связи, труда, природных ресурсов, охраны окружающей среды и т.д. -- разрабатывают и изучают статистические показатели развития соответствующих отраслей.

Социальная статистика формирует и анализирует систему показателей, комплексно характеризующих различные стороны социальных условий и образа жизни населения; ее отрасли -- статистика народонаселения, политики, культуры, здравоохранения, науки, просвещения, права и т.д.

Статистика развивается как единая наука, и развитие каждой отрасли содействует ее совершенствованию в целом.

Между наукой-статистикой и практикой существует тесная взаимосвязь: статистика использует данные практики, обобщает и разрабатывает методы проведения статистических исследований. В свою очередь в практической деятельности применяются теоретические положения статистической науки для решения конкретных управленческих задач.

Знание статистики необходимо современному специалисту для принятия решений в условиях стохастики (когда анализируемые явления подвержены влиянию случайностей), для анализа элементов рыночной экономики, в сборе информации, в связи с увеличением числа хозяйственных единиц и их типов, аудите, финансовом менеджменте, прогнозировании.

Курс "Теории статистики" открывает первый этап изучения в высшей школе цикла статистических дисциплин, направленный на формирование необходимых профессиональных знаний у экономистов, менеджеров, руководителей предприятий.

1.2 Предмет статистики

Свой предмет статистик: изучает методом обобщающих показателей. Она анализирует также природные ресурсы и природные условия, поскольку они влияют на жизнь общества.

В определении предмета статистики подчеркивается несколько характерных особенностей статистики как науки.

Статистика изучает:

* массовые общественные явления при помощи статистических показателей (численность населения, количество произведённой в стране конкретной промышленной, сельскохозяйственной, строительной и другой продукции за отделенный период) и их динамику (изменение уровня жизни населения и т.д.);

* количественную сторону массовых общественных явлений и дает количественное цифровое освещение общественных явлений;

* количественную сторону общественных явлений в 1С разрывной связи с их качественным содержанием; наблюдает обществе процесс перехода количественных изменений в качественные (так, количественные изменения структуры экспорта и импорта товаров свидетельствуют о качественных изменениях в экономике страны);

* количественную сторону общественных явлений в конкретных условиях места и времени (динамику численности населения и занятости его по секторам экономики, объема производства, распределения доходов, потребления, и т.д.), характеризует явления общественной жизни в конкретных пространственных и временных границах;

* количественные связи между общественными явлениями с помощью специальной методологии, использует математические методы при исчислении ряда статистических показателей (ошибок выборки, тесноты связи и т.д.), в свою очередь гуманитарные и естественные науки широко применяют в своих исследованиях методы статистики для сбора, обработки и анализа данных.

Теоретической основой статистики являются положения социально-экономической теории, которые рассматривают законы развития социально-экономических явлений, выясняют их природу и значение в жизни общества. Опираясь на знание положений экономической теории, статистика анализирует конкретные формы проявления категорий, оценивает размеры явлений, осуществляет разработку адекватных методов их изучения и анализа. В условиях процесса познания связь между экономической теорией и статистикой имеет ступенчатый характер: экономическая теория - статистика - экономическая теория и т.д.

Итак, статистика -- отрасль общественной науки, изучающая методом обобщающих показателей количественную сторону качественно оправленных массовых социально-экономических мнений и закономерностей их развития в конкретных условиях места и времени.

1.3 Методология статистики

Для изучения предмета статистики разработаны и применяются специфические приемы, совокупность которых образует методологию статистики (методы массовых наблюдений, группировок, обобщающих показателей, динамических рядов, индексный метод и др.) Применение в статистике конкретных методов предопределяется поставленными задачами и зависит от характера исходной информации.

Общей основой разработки и применения статистической методологии является диалектический метод познания, согласно которому общественные явления и процессы рассматриваются в развитии, взаимной связи и причинной обусловленности. Знание законов общественного развития создаст фундамент, с помощью которого можно понять и правильно истолковать явления, подлежащие статистическому исследованию, выбрать надлежащую методику их изучения и анализа.

При этом статистика опирается на такие диалектические категории, как количество и качество, необходимость и случайность, причинность, закономерность, единичное и массовое, индивидуальное и общее.

Статистические методы используются комплексно (системно). Это обусловлено сложностью процесса экономико-статистического исследования, состоящего из трех основных стадий:

первая - сбор первичной статистической информации;

вторая - статистическая сводка и обработка первичной информации;

третья - обобщение и интерпретация статистической информации.

На первой стадии статистического исследования в связи с необходимостью учета всего многообразия фактов и форм осуществления социально-экономических процессов и в соответствии с их массовым характером применяется метод массового статистического наблюдения, обеспечивающий всеобщность, полноту и представительность (репрезентативность) полученной первичной информации.

На второй стадии собранная в ходе массового наблюдения информация подвергается обработке методом статистических группировок, позволяющим выделить в изучаемой совокупности социально-экономические типы; совершается переход от характеристики единичных фактов к характеристике данных, объединенных в группы. Методы группировки различаются в зависимости от задач исследования и качественного состояния первичного материала.

На третьей стадии проводится анализ статистической информации на основе применения обобщающих статистических показателей: абсолютных, относительных и средних Величин, вариации, тесноты связи и скорости изменения социально-экономических явлений во времени, индексов и др. Проведение анализа позволяет проверить причинно следственные связи изучаемых явлений и процессов, определить влияние и взаимодействие различных факторов, оцепить эффективность принимаемых управленческих решений, возможные экономические и социальные последствия складывающихся ситуаций.

При изучении статистической информации широкое применение имеют табличные и графические методы.

Статистическая методология получила развитие в работах видных отечественных ученых-статистиков: В.С. Немчинова, С.Г.Струмилина, В.Н.Старовского, В.И.Хотимского, Б.С.Ястремского, А.Я.Боярского, Т.В.Рябушкина, Н.К.Дружинина и др.

1.4 Основные категории статистики

Статистика оперирует определенными категориями, т.е. понятиями, отражающими существенные, всеобщие свойства и основные отношения явлений действительности.

Статистика изучает закономерности массовых явлений. Объект конкретного статистического исследования называют статистической совокупностью.

Статистическая совокупность -- это множество единиц (объектов, явлений), объединенных единой закономерностью и нормирующих в пределах общего качества. Такова, например, совокупность предприятий, производящих однотипную продукцию, но различающихся между собой объемами производства, трудовыми и финансовыми ресурсами; совокупность домохозяйств, совокупность студентов и т.п.

Специфическим свойством статистической совокупности является массовость единиц, поскольку явление характеризуется массовым процессом и всем многообразием определяющих его причин и форм.

Под единицами совокупности понимаются ее неделимые первичные элементы, выражающие ее качественную однородность, т.е. являющиеся носителями признаков. Например, единицами совокупности могут выступать акционерные общества, фирмы, фермерские хозяйства, человек, семья, станок, изделие и т.д.

Под качественной однородностью единиц совокупности понимается сходство единиц (объектов, явлений) по каким-либо существенным признакам, но различающихся по каким-либо другим признакам. Например, множество промышленных предприятий наряду с качественной однородностью (принадлежность к одной и той же отрасли) обладает различиями по размеру основных фондов, объему производства, численности работающих и т.д.

Однородность совокупности устанавливается в каждом конкретном статистическом исследовании в соответствии с его целями и познавательными задачами.

Выделение качественно однородных статистических совокупностей является предпосылкой расчета обобщающих показателей, статистического изучения вариации, связей между признаками.

Единицы статистической совокупности характер и чуются общими свойствами, именуемыми в статистике примаками.

Признак - показатель, характеризующий некоторое свойство объекта совокупности, рассматриваемый как случайная величина. Например, единица статистической совокупности - "предприятие" - имеет следующие признаки: объёмы произведенной и реализованной продукции, соотношение собственных и заемных средств, издержки производства, численность работников и т.д. Значения каждою признака отдельной единицы совокупности (варианты) могут быть различными: X₁, Х₂, ..., Х_n, где X₁, ..., Х_n - например, стаж работы рабочего (1 год, 2 года и т.д.).

Вариации - различия и лишениях того или иной» признака у отдельных единиц статистической совокупности. Она возникает в результате того, что индивидуальные значения признака складываются под совокупным вилянием разнообразных факторов (условий), которые по-разному сочетаются в каждом конкретном случае. Например, успеваемость отдельного студента зависит от затрат времени на подготовку к занятиям, способностей к обучению, возраста и т.п.

Наличие вариации является основной предпосылкой статистического исследования. Варьирующие признаки могут быть количественными, если их варианты выражаются числовыми значениями (возраст, стаж работы, оплата труда и пр.) и количественными (атрибутивными), не имеющими числового выражения и представляющими собой смысловые понятия (профессия, социальная принадлежность и т.д.).

Количественные признаки могут быть дискретными и непрерывными.

В случае, когда варианты признака могут принимать одно из двух противоположных значений говорят об альтернативном признаке (да, нет). Например, продукция может быть годной или бракованной (не годной).

Признаки подразделяются на существенные, или главные, выражающие содержательную сторону явлений, и несущественные, или второстепенные. Статистическому изучению подлежат существенные признаки.

Признаки, характеризующие статистическую совокупность, взаимосвязаны между собой, поэтому следует различать факторные (признаки-факторы) и результативные признаки.

Факторные признаки -- это независимые признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки.

Результативные признаки -- это зависимые признаки, которые изменяются пол влиянием факторных признаков. Так, квалификация, стаж работы - факторные признаки; производительность труда -- результативный.

Статистическая совокупность состоит из массы отдельных единиц, разрозненных фактов. Задача статистики -- установить о6щне свойства единиц совокупности, изучить имеющиеся взаимосвязи и закономерности развития. Достигается это с помощью расчета обобщающих статистических показателей и их анализа.

Статистический показатель -- это количественно-качественная обобщающая характеристика какого-то свойства группы единиц или совокупности в целом. Этим он отличается от индивидуальных значений, которые как отменилось, называются признаками. Например, средний размер сберегательного вклада граждан страны -- статистический показатель, размер оклада конкретного человека -- признак.

Величина характеристика объекта или явления материального мира, общая в качественном отношении, но индивидуальная для каждого из них в количественном отношении.

Значение конкретной величины -- это ее оценка, выражаемая произведением отвлеченного числа на принятую для данной величины единицу. Значение показателя является функцией пространства и времени.

Статистический показатель строится как обобщение значений признака: он может определяться путем суммирования абсолютных значений признака (численность населения, трудовых ресурсов, безработных), вычисления средних значений признаков (средняя зарплата, средняя урожайность) и относительных величин (индексы цен, темпы роста). Статистические показатели могут быть плановыми, отчетными и прогностическими.

Количество и качество выступают как две стороны единого. Количество всегда имеет качественную определенность. Именно в этом состоит познавательное значение статистического показателя, который представляет собой количественно-качественную характеристику социально-экономических процессов и явлений в условиях конкретного места и времени.

Так, например, если в 1995 г. промышленностью России произведено продукции (работ, услуг) в действующих ценах на сумму 973 944 млрд. руб., то качественная сторона этого показателя -- выпуск продукции (работ, услуг), а количественная сторона выражается числом 973 944 млрд. и единицей измерения (рубли).

Рассмотренный показатель является абсолютным и выражается именованными числами. Относительные показатели абстрактны, выражаются в долях, процентах, промилле и т.д.

Статистический показатель указывает на территориальные границы объекта ("произведено продукции на территории России") и границы времени ("за 1995 г.").

Статистический показатель является инструментом по знания изучаемых явлений и процессов, однако, следует иметь в виду, что статистический показатель или система показателей не могут отразить с абсолютной точностью вес свойства и особенности изучаемого объекта. Они дают лини, приближенное, неточное и неполное отображение свойств изучаемого объекта, доступное при имеющемся уровне знаний и возможностях учета, измерения, сбора и передачи информации.

Методика исчисления статистических показателей постоянно совершенствуется: от исчисления некоторых показателей отказываются, в то же время появляются новые, более точные. Так, в условиях перехода к рыночным отношениям особое значение для международных сравнений, диагностики состояния экономики страны имеют макроэкономические показатели (НД, ВВП, уровень занятости, индекс инфляции и т.д.). Эти показатели публикуются статистическими организациями в специальных сборниках, например в "Российском статистическом ежегоднике".

Статистические показатели можно условно подразделить на первичные (объемные, количественные, экстенсивные) и вторичные (производные, качественные, интенсивные).

Первичные - характеризуют либо общее число единиц совокупности, либо сумму значений какого-либо признака (общая численность студентов вузов, объем выпускаемой продукции за год и т.д.). Взятые в динамике, в изменении во времени, они характеризуют, как правило, экстенсивный путь развития.

Вторичные, производные показатели обычно выражаются средними и относительными величинами и. взятые в динамике, характеризуют путь интенсивного развития (например, повышение эффективности использования ресурсов, рост (снижение) производительности труда, материалоемкости и трудоемкости единицы продукции и ее себестоимости).

Показатели, характеризующие сложный комплекс социально-экономических явлений и процессов, часто называют синтетическими (ВВП, НД, производительность общественного труда и др.)

В зависимости от объема и содержания объекта статистического изучения различают индивидуальные (характеризующие отдельные единицы совокупности) и сводные или обобщающие статистические показатели.

Поскольку отдельные свойства совокупности не изолированы, а связаны между собой, то и статистические показатели, характеризующие эти свойства, не являются разрозненными, а образуют систему показателей.

Система статистических показателей -- это совокупность взаимосвязанных показателей, объективно отражающая существующие между явлениями взаимосвязи, она охватывает все стороны жизни общества как на макроуровне (страна, регион), так и на микроуровне (отдельное предприятие, фирма, объединение, домохозяйство, семья).

Виды и формы таких систем весьма разнообразны и зависят от решаемых задач и сложности изучаемых объектов.

С изменением условий жизни общества меняется и система статистических показателей, совершенствуется методология их расчета.

Показатели в системе могут быть связаны как жестко детерминированной связью (например, связь основных фондов, числа работников и объема продукции предприятия), так и не жесткой, свободной, т.е. стохастической связью (например, зависимостью урожайности отдельной культуры от количества внесенных удобрений -- с увеличением количества внесенных удобрений урожайность растет в целом, в то время как на отдельных участках посевного клина, ввиду действия других факторов, может наблюдаться даже ее снижение).

Задача статистики -- используя адекватную систему показателей, дать обобщающую характеристику объема и состава совокупности, а также -- выявить и изучить статистические закономерности.

Закономерности, выявленные для той или иной совокупности, обнаруживаются при массовом наблюдении благодаря действию закона больших чисел. Закон больших чисел -- что объективный закон, согласно которому совместное действие большого числа случайных факторов приводит к результату, почти не зависящему от случая.

Случайное событие - событие, которое при заданной совокупности условий может произойти, а может и не произойти, но для которого определена вероятность его осуществления. Случайность является формой проявления необходимости. Влияние случайности затрудняет исследование присущих изучаемому явлению закономерностей. При соединении же большого числа явлений действия элементов случайностей взаимопогашаются, хотя они могут проявляться в признаках индивидуальных единиц статистической совокупности (вероятность того, что человек будет жив через год, значительно выше для юношей, чем для человека преклонного возраста, однако с юношей может произойти несчастный случай, и только наблюдая массу людей разного возраста, можно выявить закономерные возрастные различия уровня смертности).

Важнейшей категорией статистики является статистическая закономерность. Под закономерностью вообще принято понимать повторяемость, последовательность и порядок изменений в явлениях.

Статистическая закономерность количественная закономерность изменения в пространстве и во времени массовых явлений и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов (единиц совокупности). Она проявляется не в индивидуальном явлении, а и массе однородных явлений, при обобщении данных статистической совокупности, т.е. в среднем. Следовательно, это средняя закономерность массовых явлений и процессов.

Статистическая закономерность отражает относящиеся к определенному пространству и времени причинно-следственные связи, выражающиеся в последовательности, регулярности, повторяемости событий с достаточно высокой степенью вероятности. Статистическая закономерность устанавливается на основе анализа массовых данных, это обусловливает ее взаимосвязь с законом больших чисел.

Выявление закономерностей, опирающихся на действие закона больших чисел, важно для исследования общественных явлений. Однако нужно иметь в виду, что закон больших чисел не определяет и не регулирует конкретные размеры общественных явлений и процессов, их числовое соотношение и изменение во времени. Он лишь обусловливает взаимопогашение случайных отклонений и проявление вследствие этого той или иной закономерности, содержание которой определяется сущностью и внутренними законами развития самого явления и процесса. Поэтому выяснение причин той или иной закономерности социально-экономического явления опирается на комплексное изучение явления с помощью ряда наук

Тесты

1. Статистическая совокупность - это:

а) совокупность статистических показателей, отражающая взаимосвязи, которые объективно существуют между явлениями;

б) конкретные численные значения статистических показателей;

в) совокупность социально-экономических объектов или явлений общественной жизни, объединенных единной закономерностью, общей связью, но отличающихся друг от друга отдельными признаками.

2. Признак- это:

3. а) изменение величины либо значения признака;

4. б) качественная особенностьеденицы совокупности;

5. в) первичный элемент статистической совокупности.

Глава 2. Статистические данные и их описание

Статистические данные должны быть адекватны, во первых к объекту изучения, во вторых ко времени, в которое они собираются и используются.

В данной главе описы ваются источники статистических данных, их виды и способы получения, а также приемы описания и, представления числовых и нечисловых данных.

После изучения данной главы ВЫ должны уметь:

-строить программу статистического исследования;

-определять источники статистической информаци;

-производить сводку и группировку статистических данных и формировать статистические таблицы;

-изображать результаты группировки в виде диаграмм;

-производить оценку основных характеристик: относительного значения, среднего значения, дисперсии, среднеквадратического отклонения, медианы, моды, размаха.

2.1 Получение исходных данных

Получение информации об объекте исследования является одной из основных задач статистического исследования.

При статистическом исследовании следует руководствоваться целями и требованиями к результатам. Они определяют методы статистического анализа, исходя из которых организуется сбор исходных данных. В процессе статистического исследования следует опасаться следующих ошибок: нечетко сформулированы цели, некорректно применены методы наблюдения.

Получение исходных данных для статистического исследования может быть выполнена двумя способами:

-активный эксперимент, спциально организованный для определения статистических зависимостей;

-статистическое наблюдение.

Активный эксперимент используется в технико-экономических исследованиях, когда, например, ставится задача оптимизации режимов технологических процессов по экономическим критериям.

При проведении статистического исследования социально-экономических процессов представляется возможным использовать только наблюдение. Программа является основой данного способа получения информации. Она состоит из трех основных этапов:

-определение объекта исследования;

-выбор единицы совокупности;

-определение системы показателей, подлежащих регистрации.

Объектом наблюдений называется совокупность единиц изучаемого явления, о которых могут быть собраны статистические сведения. Для четкого определения объекта наблюдения следует ответить на следующие вопросы:

-что? ( какие элементы будем исследовать );

-где? ( в каком месте будет вестись наблюдение _;

-когда? ( за какой период ).

Сточки зрения организации статистического наблюдения различают две основные формы: отчетность и специально организованное статистическое наблюдение.

Отчетность как форма наблюдения характеризуется тем, что статистические органы систематически получают от предприятий, учреждений и организаций в установленные сроки сведения об условиях и результатах работы за прошедший период, объем и содержание которых определны утвержденными формами отчетности.

Специально организованное статистическое наблюдение представляет собой сбор сведений в форме переписей единовременных учетов и обследований. Их организуют для изучения тех явлений, которые не могут быть охвачены обязательной отчетностью.

Виды статистического наблюдения различают по времени регистрации данных и по степени охвата единиц изучаемой совокупности. По характеру регистрации данных во времени наблюдение можно классифицировать:

-непрерывное ( например учет произведенной продукции);

-периодическое( бухгалтерская отчетность);

-единовременное, в случае потребности в информации, например, перепись населения.

По степени охвата единиц изучаемой совокупности:

-несплошное, выборочное, когда обследуется невся совокупность, а некоторая ее часть;

-сплошное, т.е описание всех единиц совокупности;

-монографическое, когда подробно описывается типовые объекты.

Основными способами получения статистической информации являются непостедственное наблюдение, документальный способ и опрос.

Способнепосредственного наблюдения характеризуется тем, что представители органов государственной статистики или других организаций записывают данные в статистические документы после личного осмотра, пересчета, измерения или взвешивания единиц ноблюдения.

При документальном способе наблюдения источником служат различные документы.Этот спосо используется при составлении предприятиями и учреждениями статистической отчетности на основе документов пнрвичного учета.

При опросе источником сведений являются ответы опрашиваемых лиц. Опрос может быть организован по-разному: экспедиционным способом, соморегистрацией, корреспондендским способом и анкетным способом.

При экпедиционном способе представители статистических органов спрашивают обследуемое лицо и с его слов записывают сведения в бланках наблюдния.

При способе саморегистрации обследуемым единицам (предприятиям или гражданам) вручают бланк обследования и даюь указания по его заполнению. Заполненные бланки в указанный срок пересылают по почте.

При корреспондентском способе сведения статистическим органам сообщают добровольные корреспонденты.

Анкетный способ сбора данных основан на принципе добровольного заполнения адресатами анкет.

2.2 Сводка и группировка статистических данных

Любое статистическое исследование начинается со сбора сведений об изучаемых явлениях и процессах. Научно организованная работа по сбору статистической информации о явлениях и процессах общественной жизни называется статистическим наблюдением.

Вторая стадия статистического исследования называется сводкой. Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) статистическую группировку -- распределение единиц совокупности на группы по определенным существенным для них признакам. Например, жителей города или района можно разделить на мужчин и женщин, т.е. образовать две группы по такому существенному признаку человека, как его пол.

Прежде, чем проводить группировку, нужно определить группировочный признак, или основание группировки, по которому единицы совокупности распределяются на группы. В зависимости от цели группировки ее основанием служат либо количественные, либо атрибутивные признаки.

Количественные признаки -- это признаки, имеющие цифровое выражение. Например, средняя заработная плата работников фирмы, возраст людей, стоимость произведенной продукции, урожайность посевных площадей и т.д. Количественный признак может быть дискретным, т.е. выраженным целым числом (число детей в семье, количество книга библиотеке, разряд рабочего), и непрерывным, т.е. способным принимать любые значения, конечно, в определенных границах. На практике значения непрерывных признаков округляют с конечной степенью точности, так что они становятся квазидискретными. Атрибутивные признаки -- это признаки, не имеющие количественной меры. Например, пол (мужской, женский), вид продукции, профессия рабочего и т.д. Разновидностью атрибутивного признака является альтернативный признак. Альтернативные признаки -- это такие, которые могут быть, а могут и не быть у данной единицы совокупности. Например, студент может быть отличником, а может и не быть. Отличник -- это альтернативный признак единицы совокупности.

При группировке по количественным признакам возникает вопрос о количестве групп. Если основанием группировки является дискретный признак, то количество групп определяется числом реально существующих значений дискретного признака. Например, если число забитых мячей в чемпионате по футболу изменялось от «0» до «4», то все проведенные игры разбиваем на 5 групп. Если факторный признак количественный, непрерывный (квазидискретный), то число групп зависит от изменчивости (вариации) признака и от числа наблюдений. Чем меньше число единиц наблюдения в совокупности, тем меньше образуют групп. Кроме того, группы должны быть однородными.

При большом количестве наблюдений количество групп (К) определяют по формуле Стержесса:

К=1+ 3,321 lgN,(1)

где N-- число единиц совокупности в общем ее объеме.

Результат при таком расчете округляют до целого числа.

Вторым существенным вопросом при группировке по количественным признакам является определение интервалов группировки. Интервалом называется разница между максимальным и минимальным значением признака в каждой группе. Интервалы могут быть равными и неравными. Равные, когда изменение количественного признака внутри совокупности происходит равномерно, и неравные -- когда варьирование осуществляется неравномерно и в очень широких пределах.

Величину равных интервалов (i) определяют по формуле:

,(2)

где X_max, X_min -- максимальное и минимальное значения признака во всей совокупности, K-- число групп.

При построении группировок с неравными интервалами по формуле (2) определяют значение оптимального интервала, что дает возможность образовать группы с интервалами меньше и больше оптимального.

Интервалы бывают закрытыми, т.е. с цифровыми значениями нижней и верхней границы интервала, а также открытыми, т.е. с цифровым значением либо верхней, либо нижней границы интервала. Если, например, требуется произвести группировку рабочих с равными закрытыми интервалами по данным о среднемесячной заработной плате, максимальное значение которой составляет -- 1200 руб., а минимальное -- 400 руб., и необходимо при этом выделить 3 группы, то величина интервала (i) будет равна: (1000 - 400) / 3 = 200 руб.

Часто находят срединные значения интервалов, которые можно рассчитать как полусуммы нижней и верхней границы каждого интервала.

Группировки делятся на типологические, аналитические, структурные и комбинационные.

Типологические группировки разделяют общественные явления на классы и типы, т.е. выделяют типичные явления по определенному признаку. Например, работников предприятия можно разделить по уровню образования на три группы: имеющие средние образование, среднее специальное образование и высшее образование.

Структурные группировки характеризуют структуру совокупности по какому-либо одному признаку. Примером является структура персонала фирмы по возрасту или стажу работы.

Аналитические группировки характеризуют взаимосвязь между двумя и более признаками, из которых один рассматривается как факторный, а другой -- как результативный. Пример такой группировки приведен в табл.1.

Таблица 1. Характеристика зависимости выпуска продукции от фондовооруженности труда рабочих

Группы предприятий по фондовооруженности труда рабочих, руб.	Число предприятий	Доля, %	Середина интервала, руб.	Выпуск продукции в среднем на 1 предприятие, млн.руб.
Хi	Fi	Wi	Хi'
10000-30000 30000-50000 50000-70000	10 22 8	25 55 20	20000 40000 60000	30 50 65
Итого	40	100	120000	145

Табл. 1 показывает, что выпуск продукции в среднем на 1 предприятие растет от группы к группе, следовательно, связь между выпуском продукции и фондовооруженностью труда рабочих существует, причем прямая: чем больше фондовооруженность труда рабочих, тем больше выпуск продукции. Силу такой связи можно рассчитать по формуле:

,(3)

где _, -- абсолютное изменение средних значений результативного признака в заданном интервале Х_i'. С помощью этой формулы определим величину роста выпуска продукции в млн. руб. при увеличении фондовооруженности рабочих на 1 руб. в интервале значений фондовооруженности от 10000 до 50000 руб. (B¹_xy) и в интервале от 30000 до 70000 руб. (B²_xy ).

Расчеты показывают, что сила связи между выпуском продукции в среднем на одно предприятие (результативный признак) и фондовооруженностью рабочих (факторный признак) не является величиной постоянной.

В статистической практике встречаются такие группировки, где разбитые на группы совокупности подвергаются дальнейшему дроблению на группы по одному, а иногда и по двум-трем дополнительным признакам. Когда для разделения совокупности на группы применяется не один, а два или более группировочных признака, группировка называется комбинационной.

При статистическом исследовании иногда приходится производить вторичную группировку, т.е. перегруппировать статистический материал, уже сведенный в группы. К вторичной группировке прибегают, если начальная группировка не удовлетворяет исследователя.

В статистической практике встречаются группировки, где известны численность единиц в группах или удельный вес каждой группы в общем итоге. Такую группировку называют рядом распределения. Пример ряда распределения -- две первые графы в табл. 1.

Численности в каждой группе называют частотами ряда распределения (графа 2 табл.1). Сумма всех частот определяет численность всей совокупности или ее объем (итог графы 2 табл. 1). Численности группы, выраженные в долях от общей численности единиц, называются частостями (графа 3 табл. 1). Они выражаются в долях единиц или в процентах. Нарастающий итог частот (частостей) -- накопленные частоты (частости).

При группировке материала по количественному признаку получаются ряды, называемые вариационными. Вариационные ряды распределения изображаются графически построением полигона, гистограммы и кумуляты. Строятся все эти графики в прямоугольной системе координат.

Полигон распределения применяется преимущественно для дискретных рядов. Строится он следующим образом: в системе координат отмечаются точки, абсцисса которых соответствует значениям признака (варианты), а ордината - частоте (или частости) данного варианта. Последовательно соединив эти точки между собой, получим многоугольник, представляющий собой полигон распределения.

Интервальные вариационные ряды изображают при помощи гистограммы, которая представляет собой ряд прямоугольников, где величина соответствующего интервала служит основанием, а частота (частость) - высотой каждого прямоугольника. Любую гистограмму можно преобразовать в полигон. Для этого достаточно последовательно соединить середины верхних оснований прямоугольников (что равносильно преобразованию интервального ряда в дискретный, у которого значения признака записаны как середины интервалов). построенные по данным табл.1.

Так как площадь прямоугольников отвечает численности единиц распределяемой совокупности, то при построении полигона для сохранения равенства площадей гистограммы и полигона необходимо серединные значения верхних оснований крайних прямоугольников соединить с осью абсцисс в точках, представляющих середину примыкающих к ним интервалов с нулевой частотой.

Кумулята отражает характер нарастания частот от группы к группе и строится по накопленным частотам (или частостям). Для построения кумуляты на ось абсцисс наносят значения вариантов -- точки для дискретного ряда или интервалы для интервального -- и из каждой точки или верхней границы интервала восстанавливают перпендикуляр (ординату), высота которого соответствует накопленной частоте (или частости) данного варианта; затем вершины перпендикуляров последовательно соединяются плавной линией.

2.3 Абсолютные и относительные величины

Абсолютные статистические величины выражают либо уровни, характеризующие состояние на определенный момент (среднесписочную численность, стоимость имущества на определенную дату), либо результаты процессов за определенный период (продукция предприятий, затраты труда и материалов). По своему содержанию абсолютные статистические величины могут быть сравнительно простыми (численность предприятий, рабочих) или сложными, характеризующими экономические категории (понятия), такие как прибыль, себестоимость, производительность труда. Абсолютные величины всегда числа именованные. В зависимости от показателей изучаемого явления и задач исследования эти величины выражаются в различных единицах измерения: натуральных (численность, меры длины, веса, объема), денежных или стоимостных и трудовых (человеко-час, человеко-день, человеко-год и т.п. для измерения затрат труда на выполнение какой-либо работы).

Относительные величины получают в результате сравнения двух показателей. Знаменатель отношения, т.е. та величина, с которой сравнивают другую, называется основанием или базой сравнения. Если основание единица, то относительная величина -- коэффициент, если основание 100, то относительная величина -- процент, если основание -- 1000, то относительная величина измеряется в промилле.

Различают следующие виды относительных величин: относительные величины планового задания, выполнения плана, структуры, координации, интенсивности, уровня экономического развития, динамики и сравнения.

Относительные величины планового задания представляют собой отношение величины показателя, который определен на планируемый период, к величине, принятой за базу сравнения.

Относительные величины выполнения плана дают количественную характеристику выполнения плановых заданий и выражаются в процентах. Исчисляют эту относительную величину по формуле:

Относительные величины структуры представляют собой соотношение размеров частей и целого и выражаются в долях единицы (коэффициентах) и процентах. Пример расчета относительных величин структуры показан в табл.2.

Таблица 2. Структура промышленно-производственного персонала фирмы

Категории персонала	Базисный период	Отчетный период
	Чел.	%	Чел.	%
Руководители и специалисты Служащие Рабочие	26 38 86	17.4 25.3 57.3	18 26 66	16.4 23.6 60.0
Итого	150	100	110	100

Как показывает табл.2, в отчетном периоде в фирме увеличилась доля рабочих и в два раза снизилась доля руководителей и специалистов. Такого рода изменения называют структурными сдвигами.

Относительные величины координации можно рассчитать, если базой сравнения является не общий итог, а какая-то одна часть совокупности, по отношению к которой определяются доли других частей совокупности. Относительные величины координации численности рабочих с руководителями, специалистами и служащими по данным табл.2, показывают, что в базисном периоде на 100 рабочих фирмы приходилось 74 человек руководителей, специалистов и служащих (64:86 х 100), а в отчетном уже 67 человек (44:66 х 100).

...