Краткая справка исторического развития статистики
Статистика для менеджера и экономиста — инструмент, позволяющий производить анализ текущей информации и прогнозировать поведение объекта управления. Для того, чтобы познать этот инструмент и научиться пользоваться им, следует подробно изучить предмет и методическую основу статистической науки.
Слово «статистика» имеет латинский корень statio — государство. Впервые оно было использовано немецким ученым Г. Ахенвалем в труде по государствоведению, выпущенном в 1749 г. Однако функции, выполняемые статистикой, известны с древности: в античном мире учитывалось население, земли, города. Известно, что Аристотель составил описание большого числа городов и государств. Англия имеет великолепный памятник средневековой статистики — «Книга страшного суда». Она представляет собой результаты переписи населения Англии и датирована 1601 г.
Достаточно долгое время статистика была синонимом государствоведения. Конец XIX в. существенно расширил и углубил понятие «статистика». Методы, основанные на теории вероятностей, находят применение при исследовании социально-экономических явлений и процессов: уровня жизни населения и динамики его, покупательского спроса, уровня интенсификации производства, оплаты труда, производства и качества продукции и т.д.
Английские ученые-статистики Дж.Э. Юл и М.Дж. Кендэлл констатируют: «Независимо от того, в какой отрасли знания получены числовые данные, они обладают определенными свойствами, для выявления которых может потребоваться особого рода научный метод обработки. Последний известен как статистический метод или, короче, статистика».
В истории российской статистики существовали все известные школы и направления. В.Н. Татищев (1686—1750) и М.В. Ломоносов (1711—1765) — яркие представители русской описательной школы. Д. Бернулли (1700—1782) и Л. Крафт (1743—1814) — близки к «политическим арифметикам». Важную роль в развитии математического обоснования статистики сыграли русские математики П.П. Чебышев (1821—1894), Н.А. Марков (1856—1922), а особенно A.M. Ляпунов (1857—1919).
Статистика — наука, методами теории вероятностей математической статистики изучающая массовые явления и процессы общественной жизни и помогающая обнаруживать закономерности различных процессов, происходящих в жизни.
Статистика — наука, изучающая количественные стороны массовых явлений в конкретных условиях места и времени. Современная статистическая наука, во многом соблюдая преемственность, опирается на все достижения современной науки, прежде всего, информационные технологии.
Важнейшими составляющими современной прикладной статистической науки и наук, непосредственно связанных с ней, являются следующие.
Математическая статистика — раздел математики, посвященный методам систематизации, обработки и исследования статистических данных для научных и практических выводов. Математическая статистика является по отношению к общей статистике, или теории статистики, разработчиком и поставщиком части используемого в ней математического аппарата.
Общая статистика, или теория статистики, — научная дисциплина, разрабатывающая и систематизирующая понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации, сбора, стандартной записи, систематизации и обработки (в т.ч. с помощью ЭВМ) статистических данных с целью их удобного представления, интеграции и получения тем самым научных и практических выводов.
Экономическая статистика изучает явления и процессы в области экономики — структуру, пропорции, взаимосвязи отраслей и элементов общественного воспроизводства.
Социально-демографическая статистика изучает население, а также социальные явления и процессы, которые характеризуют условия жизнедеятельности людей, их взаимоотношения в процессе труда и в непроизводственной деятельности.
Высшие методы статистики и эконометрика — одно из направлений экономико-математических методов анализа, которое заключается в статистическом измерении, (оценивании) параметров математических выражений, характеризующих некоторую экономическую концепцию о взаимосвязи и развитии объекта, явления, и в применении полученных таким путем эконометрических моделей для конкретных экономических выводов.
Задачи статистики
Одной из основных задач общей статистики является выявление и изучение закономерностей массовых явлений и процессов. Познание закономерностей возможно лишь в том случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности явлений, — ведь закономерности общественной жизни проявляются в полной мере лишь в массе явлений. В каждом отдельном явлении необходимое — то, что присуще всем явлениям данного вида, — проявляется в единстве со случайным, индивидуальным, присущим лишь этому конкретному явлению.
Закономерности, в которых необходимость неразрывно связана в каждом отдельном явлении со случайностью и лишь во множестве явлений проявляет себя как некий общий закон, называются статистическими. Свойство статистических закономерностей проявляться в массе явлений при обобщении данных по достаточно большому числу единиц получило названия закона больших чисел.
Общественная жизнь выражается в различного рода массовых явлениях и процессах, например: производство, внутренняя и внешняя торговля, потребление, перевозка грузов и т.д. Каждое из этих явлений состоит из массы однородных элементов, которые объединены единой качественной основой, но различаются по ряду признаков. Все они взятые вместе в определенных границах времени и пространства образуют статистическую совокупность.
Статистическая совокупность, представляющая собой единое целое, состоит из отдельных единиц. Например, в отношении каждого человека во время переписи населения собираются сведения о его возрасте, национальности, занятости и т.д., а все население на момент переписи представляет определенную статистическую совокупность. Если деканат факультета проводит анализ успеваемости, то регистрируются предметы, по которым проводилась аттестация, и оценки по этим предметам.
Каждая единица статистической совокупности может быть описана, охарактеризована рядом свойств и особенностей, которыми они обладают. В предыдущем примере в отношении каждого человека, являющегося единицей совокупности, при переписи населения записываются его возраст, образование, семейное положение и т.п. Каждый из вопросов отражает собой определенный, конкретный признак, характеризующий особенности данной единицы совокупности. Так, при регистрации оборудования, каждый станок описывается рядом признаков: год выпуска, степень износа и т.д. Выбор единицы совокупности и перечня признаков, ее характеризующих, зависит от целей и задач исследования.
Единицы статистической совокупности, образуя вместе некоторое целое, по ряду свойств и особенностей отличаются друг от друга, т.е. не абсолютно тождественны, а обнаруживают некоторые различия, вариацию. Изучение статистической совокупности на основе этих различий составляет важную задачу статистической науки. Признаки, характеризующие особенности поведения статистической совокупности, называются варьирующими.
Качественные или атрибутивные признаки определяют наличие/отсутствие какого-либо качества, например: штатный работник, женский пол, вид продукции, отрасль, профессия и т.д.
Количественные признаки:
а) дискретные (принимают целочисленные значения), например, количество единиц оборудования, количество рабочих;
б) непрерывные (принимают вещественные значения), например, вес, стоимость продукции.
Методы статистики
Статистика изучает методы получения данных, характеризующих элементы статистических совокупностей, а также обобщенных характеристик, описывающих совокупность как целое. Например, производство каменного угля по отдельным шахтам представляет собой некоторую статистическую совокупность; определение итогов производства каменного угля за день, месяц и т.д. дает количественную оценку указанной статистической совокупности.
Как уже отмечалось ранее, статистика играет существенную роль в деле обнаружения закономерностей массовых явлений общественной жизни. Поскольку эти закономерности вскрываются статистическими приемами исследования и проявляются в статистической совокупности в целом, их можно назвать статистическими закономерностями. Каким же образом статистическая наука помогает отыскивать закономерности? Для ответа на этот вопрос необходимо разобраться предварительно в причинах, определяющих то или иное конкретное значение признаков отдельных единиц статистической совокупности. В каждом отдельном результате (случае) наблюдается различный состав причин и различная степень интенсивности их действия. Это обстоятельство и создает такое разнообразие форм конкретной действительности, которое наблюдается в жизни общества. При этом статистическая наука дает возможность определить влияние какой-либо одной причины, фактора, условия, как бы исключая при этом влияние всех остальных.
Например, предположим, что из всей массы факторов производительности труда шахтеров хотят изучить один: влияние времени смен. С этой целью все данные о сменных выработках разбивают на две группы: в одной — все выработки в дневную смену, в другой — в вечернюю. Средние данные по группам дадут представление о влиянии смен.
Таким приемом достигается изолирование влияния какого-либо одного фактора. Изучаемый фактор как бы выделяется из огромного множества действующих факторов и является общим для всей совокупности. В каждом отдельном случае влияние общего фактора сливается с влиянием остальных факторов и причин. Поэтому судить о степени влияния исследуемого фактора на основе отдельных случаев не представляется возможным. Обобщение на основе отдельных немногочисленных случаев может привести к ложным, неправильным выводам.
Каким же образом статистика позволяет исследовать социально-экономические явления? Она имеет собственную методологию, т.е. систему приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений.
Статистическое исследование включает четыре взаимосвязанных стадии:
1) получение исходных данных;
2) группировка как основа первичной сводки, составление сводки;
3) анализ полученных результатов на уровне группировки и прочих средств первичной статистической обработки;
4) построение статистических моделей и их исследование, оценивание параметров, проверка гипотез и затем прогнозирование.
На первом этапе следует определить объем и виды исходной информации, которую нужно получить.
Вторая стадия заключается в:
- систематизации собранных данных;
- анализе корректности и полноты данных;
- представлении собранной информации в удобном для обработки и первичного анализа виде.
Третья стадия — статистический анализ в его простейшем виде.
Четвертая стадия — построение статистической модели и ее исследование методами регрессионно-корреляционного и факторного анализа, ради чего, собственно, исследование и проводится, и делаются окончательные выводы.