Статистические методы исследования, их место в экономическом анализе

Размещено на http://www.allbest.ru/

Статистические методы исследования, их место в экономическом анализе

Аскандаров Камиль, Алиев Эмир Дагсельхозакадемия,

экономический факультет, 432 гр.

Алиева П.И., научный студенческий кружок

кафедры статистики и анализа

Статистика - это с одной стороны, богатейший, строго формализованный инструмент исследования, с другой - методология, имеющая многоаспектное применение для количественной оценки состояния и развития практически всех сторон социально-экономической сферы.

Однако, хотя статистика и является одним из основных элементов научного исследования, до применения каких-либо методов анализа должны быть завершены все предыдущие этапы - правильно разработаны план и программа исследования, обеспечена достоверность собранной информации, ее репрезентативность. В противном случае статистический анализ будет бесполезен, а иногда может даже принести вред. В других случаях может навредить и неуместное применение каких-то методов статистики, хотя именно статистика дает возможность анализировать данные, выявлять и изучать тенденции и зависимости.

Что же исследуется с помощью статистических методов? Известно, что все явления объективного мира взаимосвязаны и взаимообусловлены. Связи между явлениями и признаками отличаются разнообразием. Основное внимание исследователей, как правило, приковано к причинно-следственным связям. При изучении таких связей одни признаки (процессы, явления) выступают в качестве факторов (независимых), обусловливающих изменение других признаков (зависимых, результативных).

Зависимость между признаками - факторами (факторными признаками) и признаками, которые являются результатом влияния этих факторов (результативными признаками) может быть функциональной или корреляционной.

При функциональной связи каждому значению признака-фактора соответствует строго определенное значение результативного признака и такие связи статистику не интересуют. Предметом изучения статистики являются стохатические связи и, как их разновидность, корреляционные связи. В корреляционной связи каждому значению факторного признака соответствует несколько значений результативного признака.

Статистическая наука в настоящее время располагает большим набором приемов и методов выявления корреляционной связи.

К приемам (методам) выявления наличия корреляционной связи относятся: анализ параллельных рядов, графический анализ, метод аналитических группировок, корреляционно-регрессионный анализ, дисперсионный анализ, методы многомерного анализа, методы распознавания образов, метод главных компонентов и др. Широко применяются в статистике индексный метод анализа и анализ рядов динами.

При отсутствии ярко выраженной причинной связи между факторным и результативным признаками наличие и характер связи можно установить при помощи метода параллельных рядов: в одной таблице приводятся упорядоченные значения факторного признака, который обычно обозначается символом х, и соответствующие им значения результативного признака, который обычно обозначается символом у.

Для измерения тесноты связи между признаками могут быть использованы такие показатели, как коэффициент ассоциации, коэффициент контингенции, коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова. Для их расчета используются таблицы взаимной сопряженности, причем первые два коэффициента могут применяться лишь для «четырехклеточных» таблиц, а последние два - для таблиц любой размерности. Применение таблицы «четырех полей» для расчета коэффициентов показано в таблице 1.

Таблица 1 Таблица «четырех полей» или взаимной сопряженности для расчета коэффициентов ассоциации и контингенции

Коэффициент ассоциации К =

К= 0,7005

Коэффициент контингенции К =

К = 0,0002

Коэффициент контингенции по значению всегда меньше коэффициента ассоциации. Связь считается достаточно значительной и подтвержденной, если

¦Ка¦> 0,5 и ¦Кк¦> 0,3

Для установления взаимосвязи между факторным и результативным признаками широко применяется метод аналитических группировок. Такая взаимосвязь рассмотрена и установлена в группировке по среднегодовому удою молока на 1 корову в 2008г в таблице 2.

Таблица 2 Группировка сельхозорганизаций Дагестана по среднегодовому удою молока на 1 корову в 2008г., кг.

статистика методология ряд параллельный

В таблице 2 рассмотрена взаимосвязь между молочной продуктивностью коров и себестоимостью производства 1 ц молока. В принципе, мы знаем, какую именно закономерность мы хотим увидеть: понятно, что чем больше продукции мы получим от одной коровы, тем дешевле она должна нам обойтись. Но это не всегда так, потому что удорожание затрат из-за влияния инфляции может оказывать более сильное влияние на себестоимость, чем рост продуктивности. Для анализа нами использована информация по сельхозорганизациям Дагестана, имеющим поголовье коров более 10 голов. В первую группу вошли хозяйства, продуктивность коров в которых не выше 1000 кг на одну голову, и в этой группе самая высокая себестоимость производства 1 ц молока. В хозяйствах третьей группы продуктивность животных более 1500 кг, при этом здесь самая низкая себестоимость. Таким образом, группировка показывает, что увеличение продуктивности животных приводит к снижению себестоимости производства единицы продукции.

В тех случаях, когда возрастание величины факторного признака влечет за собой возрастание величины результативного признака, говорят о возможном наличии прямой корреляционной связи. Если же с увеличением факторного признака величина результативного признака имеет тенденцию к уменьшению, то можно предполагать обратную связь между этими признаками.

Метод параллельных рядов обычно используется для установления характера связи при относительно небольшом объеме исходного материала. Однако при наличии большого числа значений признаков, когда одному и тому же значению признака-фактора, как правило, соответствует несколько различных значений результативного признака, восприятие параллельных рядов сильно затрудняется. В этих случаях целесообразно для установления наличия связи воспользоваться методом построения корреляционных таблиц. Построение корреляционной таблицы начинают с группировки значений факторного и результативного признаков. В корреляционной таблице, как правило в подлежащем указывается факторный признак х, а в сказуемом - результативный признак у. В корреляционной таблице указываются частоты: сколько раз данная величина одного признака повторяется в сочетании с соответствующей величиной другого признака. Итоговые графа и строка отражают распределение единиц совокупности по рассматриваемым признакам. Если частоты в корреляционной таблице расположены на «главной» диагонали (из левого верхнего угла в правый нижний угол), но можно предположить наличие прямой корреляционной зависимости между признаками. Если же частоты расположены по «вспомогательной» диагонали (из левого нижнего угла в правый верхний угол), то предполагают наличие обратной связи между признаками. Следует подчеркнуть, что при рассмотрении корреляционной таблицы важно установить расположение основной части частот. Возможны варианты, что все клетки корреляционной таблицы окажутся заполненными. Однако это обстоятельство еще не означает, что корреляционная связь между данными признаками отсутствует. Если основная масса частот расположена по той или иной диагонали, то корреляционная связь между признаками существует. Корреляционная таблица позволяет сжато, компактно и достаточно наглядно изложить исходный материал. Поэтому даже расчеты по методам корреляции и регрессии можно вести по корреляционной таблице.

Как видим, статистических методов анализа в экономике множество. Какие-то из них простые, другие требуют более глубоких знаний и серьезных расчетов. Поэтому исследователь должен знать о преимуществах и ограничениях наиболее часто используемых статистических методов, уметь интерпретировать статистические показатели и понимать, какие статистические методы подходят для конкретного набора данных и конкретной цели.

Размещено на Allbest.ru