Основные приёмы (методы) анализа статических данных

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. Поэтому ниже в основном будем пользоваться одним из этих терминов.

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, раскрывающих содержание исследуемых явлений. С учётом этих задач и будем классифицировать и характеризовать основные приёмы анализа статистических данных.

а) Состояние статистической совокупности и её основных элементов характеризуется с применением абсолютных, относительных и средних величин, статистических коэффициентов и др.

Порядок исчисления абсолютных и относительных величин, а также их использование в статистическом исследовании будет обсуждаться в теме 7. Расчеты средних величин обстоятельно обсуждаются в одноимённой теме 8. Статистические коэффициенты и их особенности рассматриваются в темах 8, 9 и 10.

б) Изучение изменения (развития) явления во времени в статистке в основном осуществляются 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. Эти методы основательно будут рассматриваться в теме 9.

в) Задачи выявления и измерения связей, взаимосвязей, закономерностей массовых явлений могут решаться с использованием рядов распределения (тема 6), графического метода (тема 11), метода аналитических группировок, метода параллельного сопоставления рядов, методов математической статистики (тема 13). Отдельные методы анализа рассматриваются в других дисциплинах (в курсе математической статистики, отраслевой статистики). Часть методов изучения связей будет рассмотрена в составе основных методов статистики (например, метод аналитической группировки освещался в теме 3).

В данном вопросе нам необходимо получить общее систематизированное представление о приёмах анализа статических данных.

В статистике иногда применяют и другие подходы к разграничению приёмов анализа. Например, условно их подразделяют на две группы: традиционные (статистические) и математические. Этот подход реализован в последующих вопросах темы 13 применительно к изучению взаимосвязи явлений (показателей).

Не умаляя достоинства уже названных и других неназванных методов статистики, следует признать, что основным приёмом анализа статистических данных является сравнение. Сравнение как рабочий приём познания того или иного явления, процесса, показателя применяется во многих областях знаний. Можно сказать и так: сравнение – наиболее ранний и наиболее распространённый приём анализа.

Действительно, любой показатель уровня развития явления, изучаемого признака, и так далее 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. На основе статистических сопоставлений выявляются направления и темпы развития явлений, показываются складывающиеся в процессе развития характерные соотношения (пропорции) между различными частями изучаемого явления и между различными явлениями. Даётся оценка закономерностей развития.

Сопоставление статистических данных осуществляется в различных формах и разнообразных направлениях.

Основными формами сравненияявляются:

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

2) Сопоставление разноимённых показателей;

3) Территориальные сравнения;

4) Типологические сравнения;

5) Динамическое сравнение содержания и особенностей отдельных форм и направлений. Приёмы сравнения будут рассмотрены в темах 6, 9, 10.

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

Сопоставимыми статистическими показателями являются только такие показатели, различия которых отражают действительные особенности и соотношения сравниваемых явлений и не зависят существенно от различий в способах собирания и обработки сравниваемых статистических данных.

Причины несопоставимости и приёмы их устранения будут рассмотрены в последующих лекциях.

4.5. Задачи измерения связи в статистике. Основные виды связей
между явлениями (признаками)

Основной задачей любой науки является выявление и теоретическое обоснование закономерностей развития тех или иных предметов статистики (явлений, процессов), которые изучаются данной наукой. Эти закономерности отражают объективно существующие причинные связи в развитии и изменении изучаемого явления или процесса (признака).

В статистике, как и в других науках, большое значение имеет закон всеобщей связи между показателями, между группами (частями совокупностей), между явлениями.

При изучении любого массового явления существенное значение имеет объективное описание изучаемой совокупности: определить по данным массового наблюдения наиболее типичные (средние) величины признаков, вычислить другие характеристики (например, максимальное и минимальное значение признака, показателей изменчивости и так далее). Важно также выяснить, почему различаются единицы совокупности между собой, выявить причинно-следственный механизм, формирующий развитие данного массового явления.

Решение вопросов о том, существует ли в действительности причинная связь между изучаемыми показателями, признаками, процессами, явлениями, усложняется тем, что любое явление благодаря всеобщей (многообразной) взаимосвязи явлений зависит не от одной какой-либо причины, а от многих причин. Например, объём производимой продукции зависит от численности рабочих, от уровня их производительности труда, от уровня технической оснащённости производства и труда, от организации производственного процесса и от многих других факторов.

Изучение причинной зависимости усложняется также и тем, что сила и характер влияния отдельных причин различны по месту и времени. Например, в рассмотренной ситуации на общий объём продукции безусловно влияют численность рабочих и производительность их труда, тогда как то или иное изменение в организации производственного процесса в данных условиях может вообще не оказать или оказать слабое влияние.

Исследование причинной зависимости ещё более усложняется вследствие того, что признак или явление, принимаемое в данном исследовании за причину (воздействующий фактор), может в свою очередь складываться под влиянием других причин (факторов). Например, уровень производительности труда зависит от квалификации рабочих, квалификация рабочих в свою очередь зависит от возраста рабочего, длительности производственного стажа, уровня его образования и других факторов.

При этом важно не только установление факта наличия связи, а также придание выявленным связям количественной определённости. Без количественной оценки закономерности, связи невозможно доводить результаты статистических разработок до такого уровня, чтобы они могли использоваться для практических целей.

Таким образом, при исследовании связи между изучаемыми признаками, показателями, процессами, явлениями основными задачами статистики будут:

1) проверка положений теории о возможности связи или выявление наличия новой связи;

2) определение формы связи и исчисление её количественных характеристик (придание выявленной связи аналитической формы зависимости);

3) измерение (количественное выражение) степени тесноты связи между отдельными причинами (факторами) и результатом их воздействия.

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. Например, товарный баланс выражается в виде формулы

где – остатки товаров на начало изучаемого периода; П – поступление товаров за период; Р – расход товаров в изучаемом периоде; – остаток товаров на конец периода.

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 связихарактеризуются тем, что изменение обобщающего показателя определяется изменением компонентов (элементов), входящих в этот показатель, как множители: a = bc.

Компонентные связи широко используются в индексном методе (для выявления роли отдельных факторов в совокупном изменении сложного показателя, индекса сложного явления с использованием индексов взаимосвязанных с ним составляющих явлений).

Важная практическая значимость показателей, состоящих в компонентной связи, в том, что по известным из них можно определить величину одного из неизвестных компонентов (a = bc, b = a/c, c = a/b).

Факторные связихарактеризуются тем, что они 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 полном смысле этого понятия.

В свою очередь, факторные связи подразделяются на функциональные и корреляционные.

При наличии функциональной связиизменению одного явления во всехслучаях соответствует строго определённое изменение другого явления, находящегося с ним в причинной связи. Например, балансовые и компонентные связи относятся к функциональным; между объёмом газа и давлением также существуют функциональные зависимости.

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 отдельномслучае. Вследствие этого наличие корреляционной связи может быть выявлено только при исследовании массы случаев однородной совокупности.

Нередко при характеристике задач измерения статистической связи имеют в виду только два вида связи: функциональную и корреляционную. Строго говоря, функциональные связи могут быть установлены из теории, путём осуществления экспериментов. Поэтому объектом специфически статистического изучения связи, как правило, является корреляционная связь. Отсюда вытекает отождествление понятий статистическая связь и корреляционная связь.

Правильное представление здесь в следующем: корреляционная связь - понятие более узкое, чем статистическая связь.

Все виды связи, изучаемые в статистике - это статистическая связь: и балансовая, и компонентная, и факторная. Корреляционная связь состоит в приближенно-функциональной связи средней величины одного признака со значением другого. Все другие случаи измерения вообще вариации одного признака в зависимости от другого, рассматриваемые в статистике, уже к корреляционной связи не относятся, хотя тоже имеет место «свободная связь», а не функциональная.

Изучение взаимосвязи явлений может осуществляться с помощью соответствующих приёмов и методов статистики и математики (математической статистики). Это всё будет рассмотрено в теме 13.

Контрольные вопросы по теме 4

1. Раскройте назначение и основное содержание третьей стадии статистического исследования.

2. Какую роль выполняет статистика в развитии других наук?

3. Какие основные принципы необходимо соблюдать при проведении анализа статистических данных?

4. Какая последовательность работ должна соблюдаться при проведении анализа статистических данных.

5. Дайте краткую характеристику назначения и содержания основных этапов статистического анализа.

6. Назовите основные признаки (подходы) к классификации статистических расчетов. Какие виды статистических расчетов выделяются по ним?

7. В чем состоят особенности интерполяции и экстраполяции? Провидите примеры их использования.

8. Какие приемы (методы) анализа применяются для характеристики состояния, развития во времени связей и закономерностей, свойственных изучаемому явлению?

9. В чем состоит универсальность метода сравнения и какие направления сравнительно анализа Вам известны?

10. Какие виды связей изучает статистика. Дайте краткую характеристику каждой из них.

11. В чем состоит отличие между функциональной и корреляционной факторной связью?

12. Какие основные проблемы решает исследователь при изучении связей между признаками и явлениями?