Статистические признаки и показатели

Статистика как наука.

Статистика считается математической наукой, относящейся к сбору, анализу, интерпретации, объяснения, и представления данных. Кроме этого статистика занимается предсказанием и прогнозированием на основе исходных данных. Статистика применима в широком кругу научных дисциплин, от естественных и социальных наук заканчивая гуманитарными, в государственной экономике и бизнесе.

Предмет статистики

Предметом статистики служит количественная сторона массовых явлений любой области в неразрывной связи с их качественным содержанием. При этом количественное выражение закономерностей развития этих явлений осуществляется с учетом конкретных условий места и времени.

Статистика как наука стала развиваться со второй половины ХVII в., когда сложились в Европе две основные школы: в Англии - математическая школа статистики, в Германии - описательная школа статистики.

Ярким представителем первой школы был У. Петти(1623-1687), который по праву считается основоположником статистической науки, впервые широко применившим математику для экономического анализа. Его «политическая арифметика» основывалась на точном наблюдении и подсчете экономических явлений.

Известными представителями описательной школы статистики были немецкие ученые Г. Конринг (1606-1681) и Г. Ахенваль (1719-1772). Основной целью статистики они считали описание политического состояния и достопримечательностей государства, где числовые характеристики были лишь частью предмета статистики

В настоящее время термин «статистика» используется в двух основных значениях. Во-первых, как особая отрасль практической деятельности по сбору, обработке и анализу массовых количественных данных о социально-экономическом состоянии страны, ее отдельных отраслей, отдельных регионов, отдельных предприятий. Во-вторых, как наука, которая разрабатывает теоретические положения и методы, используемые статистической практикой. Следует иметь в виду, что статистика базируется только на тех выводах, которые вытекают из анализа надлежащим образом собранных и обработанных цифровых данных.

Цель статистического исследования заключается в раскрытии сущности и закономерностей массовых явлений и процессов. Основными понятиями статистической науки являются: совокупность, показатель, вариация и закономерность.

Статистическая совокупность - это множество однородных элементов или явлений, связанных общими чертами и признаками, существование которых обусловлено общими причинами. Однородность не означает полного соответствия всех единиц совокупности. Речь идет о наличии общего свойства или признака для всех единиц совокупности.

Статистический показатель - это количественное выражение исследуемого явления.

Вариация (варьирующие признаки) - это изменение значения признака при переходе от одной единицы совокупности к другой.

Статистическая закономерность - это форма проявления повторяемости, последовательности, порядка изменений в массовых явлениях под воздействием определенных причин. Они позволяют определить тенденции развития, типические массовые явления, выделить случайные, единичные явления.

Система способов, приемов, с помощью которых статистика исследует массовые явления, образует статистическую методологию. Ее специфика заключается в том, что все основные методические приемы используются по мере выполнения задач трех последовательных стадий (этапов) статистического исследования:

• статистического наблюдения;
• сводки и группировки первичных статистических данных;
• анализа статистической информации.

2. Статистическая совокупность - это множество однородных элементов или явлений, связанных общими чертами и признаками, существование которых обусловлено общими причинами. Однородность не означает полного соответствия всех единиц совокупности. Речь идет о наличии общего свойства или признака для всех единиц совокупности.

Статистическая совокупность состоит из отдельных единиц. Единица совокупности является первичным элементом и носителем ее основных признаков. Элемент совокупности называется единицей наблюдения. Количество единиц совокупности называется объемом совокупности.

Массовость единиц совокупности тесно связана с ее полнотой. Полнота обеспечивается охватом единиц исследуемой статистической совокупности. Полнота полагает изучение признаков единиц совокупности за максимально длительные периоды.

Разделы статистики

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, математ методы и модели, предназначенные для организации, сбора, стандартной записи, систематизации и обработки статистич данных с целью их удобного представления, интеграции и получения тем самым научных и практических выводов.

Экономич стат-ка изучает явления и пр-ссы в области эк-ки – структуру, пропорции, взаимосвязи отраслей и эл-ов общ. Возпроизводства.

Соц-демограф стат-ка изучает население, а также соц явл и про-ссы, к-ые хар-ют условия жизнедеятльности людей, их взаимоотношения в пр-ссе труда и непроизводственной деят-ти.

Высшие методы стат-ки и эконометрика – одно из направлений эконом-матем методов анализа, к-ое заключается в статист измерении параметров матем выражений, хар-щих некоторую эконом концепцию о взаимосвязи и развитии объекта, явления , и в применении полученных таким путем эконометрических моделей для конкретных эконом выводов.

Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение - это предварительная стадия статистического исследования, которая представляет собой планомерный, научно организованный учет первичных статистических данных о массовых социально-экономических явлениях и процессах.

Наблюдение будет статистическим, во-первых, когда оно сопровождается регистрацией изучаемых фактов в соответствующих учетных документах для дальнейшего их обобщения, во-вторых - когда носит массовый характер.

Статистическое наблюдение должно отвечать ряду важнейших требований:

а) проводиться непрерывно и систематически;

б) учет массовых данных должен быть таким, чтобы не только обеспечивалась полнота данных, но и учитывалось их постоянное изменение;

в) данные должны быть максимально достоверны и точны;

г) исследуемые явления должны иметь не только научную, но и практическую ценность.

Сбор статистических данных может проводиться как органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, другими государственными структурами, так и экономическими службами банков, бирж, предприятий, фирм.

Выборочное наблюдение

Наблюдение М.б.:

1. сплошным – сбору данных подвергаются все ед-цы

2. несплошным – только часть, а рез-ты распр. на все объекты

Виды несплошного:

Выборочное наблюдение

Способы организации:

1. простой случайный отбор. При этом из генеральной совокупности N извлкают случайным образом n объектов, каждый имеет равную вероятность попасть в выборку. (n из N)

2. простой отбор с помощью регулярной процедуры. При этом отбор объектов из генер. совокупности отбирается с помощью механ составляющих (опред день недели, этап..)

3. стратифицированный отбор заключ в том, что ген совокуп подразд на группы или слои объема N₁+N₂+…+N_к=N, а затем из каждой группы производится случайная выборка объемом nN₁/N, nN_r/N. В этой процедуре слои представляют однородные объекты с точки зрения опред хар-к.

4. метод серийного отбора. Выборка осущ-тся из опред группы однородных объектов, отбор серии может осущ случ или механич способом. Из выделенной серии исследованию подвергаются все единицы совокупности.

5. Комбинированный отбор.представляет собой сочетание сразу нескольких способов отбора.

10-12

Рядами распределения называются ряды чисел (цифр), характеризующие состав или структуру какого-либо явления после группировки статистических данных об этом явлении. Ряд распределения – это группировка, в которой для характеристики групп применяется один показатель – численность группы.

Ряды, построенные по атрибутивному признаку, называют атрибутивными рядами. Приведенный ряд распределения содержит три элемента: разновидности атрибутивного признака; численности единиц в каждой группе, называемые частотами ряда распределения; численности групп, выраженные в долях (процентах) от общей численности единиц, называемые частостями.

Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными рядами. Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называются вариантами и располагаются в определенной последовательности. Варианты могут выражаться числами положительными и отрицательными, абсолютными и относительными. Вариационные ряды делятся на дискретные и интервальные.

Дискретные вариационные ряды характеризуют распределение единиц совокупности по дискретному признаку.

В случае непрерывной вариации величина признака может принимать любые значения в определенном интервале.

Если за основу группировки взят качественный признак, то такой ряд распределения называют атрибутивным (распределение по видам труда, по полу, по профессии, по религиозному признаку, национальной принадлежности и т.д.).

Если ряд распределения построен по количественному признаку, то такой ряд называют вариационным. Построить вариационный ряд - значит упорядочить количественное распределение единиц совокупности по значениям признака, а затем подсчитать числа единиц совокупности с этими значениями (построить групповую таблицу).

Выделяют три формы вариационного ряда: ранжированный ряд, дискретный ряд и интервальный ряд.

Ранжированный ряд - это распределение отдельных единиц совокупности в порядке возрастания или убывания исследуемого признака. Ранжирование позволяет легко разделить количественные данные по группам, сразу обнаружить наименьшее и наибольшее значения признака, выделить значения, которые чаще всего повторяются.

Другие формы вариационного ряда - групповые таблицы, составленные по характеру вариации значений изучаемого признака. По характеру вариации различают дискретные (прерывные) и непрерывные признаки.

Дискретный ряд - это такой вариационный ряд, в основу построения которого положены признаки с прерывным изменением (дискретные признаки). К последним можно отнести тарифный разряд, количество детей в семье, число работников на предприятии и т.д. Эти признаки могут принимать только конечное число определенных значений.

Дискретный вариационный ряд представляет таблицу, которая состоит из двух граф. В первой графе указывается конкретное значение признака, а во второй - число единиц совокупности с определенным значением признака.

Если признак имеет непрерывное изменение (размер дохода, стаж работы, стоимость основных фондов предприятия и т.д., которые в определенных границах могут принимать любые значения), то для этого признака нужно строить интервальный вариационный ряд.

Групповая таблица здесь также имеет две графы. В первой указывается значение признака в интервале «от - до» (варианты), во второй - число единиц, входящих в интервал (частота).

Частота (частота повторения) - число повторений отдельного варианта значений признака.

Функциональная связь

Корреляционная связь

При функциональной связи каждому значению величины факторного признака соответствует только одно значение результативного признака. Функциональные связи обычно выражаются формулами и исследуются в математике и физике.

Пример, площадь круга — результативный признак — прямо пропорциональна его радиусу — факторный признак.

Пример, заработная плата рабочего повременной оплате равна произведению часовой тарифной ставки на число отработанных часов.

Однако, в массовых явлениях общественной жизни в виду крайнего разнообразия факторов и их взаимосвязи и противоречивого действия этих факторов, не поддающихся строгому учету и контролю, возникает широкое варьирование результативного признака. Это свидетельствует о том, что связь между признаками неполная, а проявляется лишь в общем и среднем. Такие связи называются корреляционными. При корреляционной связи под влиянием изменения многих факторных признаков (ряд из которых может быть неизвестен), меняется средняя величина результативного признака.

Пример, корреляционная связь между влиянием удобрения и урожайностью культур, между производительностью и энергооснощенностью предприятия.

Важная особенность корреляционных связей состоит в том, что они обнаруживаются не в отдельных случаях, а в массовых общественных явлениях.

В зависимости от действия функциональных и корреляционных связей их делят на:

Прямая связь — направление изменения результативного признака совпадает с направлением изменения признака фактора, т.е. с увеличением факторного признака увеличивается и результативный и наоборот.

Обратная связь — направление изменения результативного признака не совпадает с изменением факторного признака, т.е. при увеличении факторного признака результативный уменьшается и наоборот.

По форме связи бывают:

1. Прямолинейные — с возрастанием величины факторного признака происходит непрерывное возрастание результативного признака и наоборот.

Математически такая зависимость представляется уравнением прямой:

График представлен в виде прямой. Эту зависимость называют линейной.

2. Криволинейные — с возрастанием величины факторного признака изменение результативного признака происходит неравномерно, направление его может даже меняться. Графически этот процесс представлен гиперболой, параболой и ломаной.

По степени тесноты связи:

1. Функциональнаясвязь м.б. описана формулой

2. Стохастическаяналичие двух компонентов

Случайная

По количеству факторов:

Парная

Множественная

Для исследования функциональных связей применяется индексный и балансовый метод.

Ряды динамики

Изменение социально-экономических явлений во времени изучается статистикой методом построения и анализа динамических рядов. Ряды динамики - это значения статистических показателей, которые представлены в определенной хронологической последовательности. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: показатели времени t и соответствующие им уровни развития изучаемого явления у. Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления

Каждый динамический ряд содержит две составляющие:

1) показатели периодов времени (годы, кварталы, месяцы, дни или даты);

2) показатели, характеризующие исследуемый объект за временные периоды или на соответствующие даты, которые называют уровнями ряда.

Уровни ряда выражаются как абсолютными, так и средними или относительными величинами. В зависимости от характера показателей строят динамические ряды абсолютных, относительных и средних величин. Ряды динамики из относительных и средних величин строят на основе производных рядов абсолютных величин. Различают интервальные и моментные ряды динамики.

Динамический интервальный ряд содержит значения показателей за определенные периоды времени. В интервальном ряду уровни можно суммировать, получая объем явления за более длительный период, или так называемые накопленные итоги.

Динамический моментный ряд отражает значения показателей на определенный момент времени (дату времени). В моментных рядах исследователя может интересовать только разность явлений, отражающая изменение уровня ряда между определенными датами, поскольку сумма уровней здесь не имеет реального содержания. Накопленные итоги здесь не рассчитываются.

Важнейшим условием правильного построения динамических рядов является сопоставимость уровней рядов, относящихся к различным периодам. Уровни должны быть представлены в однородных величинах, должна иметь место одинаковая полнота охвата различных частей явления.

Для того, чтобы избежать искажения реальной динамики, в статистическом исследовании проводятся предварительные расчеты (смыкание рядов динамики), которые предшествуют статистическому анализу динамических рядов. Под смыканием рядов динамики понимается объединение в один ряд двух и более рядов, уровни которых рассчитаны по разной методологии или не соответствуют территориальным границам и т.д. Смыкание рядов динамики может предполагать также приведение абсолютных уровней рядов динамики к общему основанию, что нивелирует несопоставимость уровней рядов динамики.

При изучении динамики общественных явлений статистика решает следующие задачи:

1) измеряет абсолютную и относительную скорости роста либо снижения уровня за отдельные проме–жутки времени;

2) дает обобщающие характеристики уровня и скоро–сти его изменения за тот или иной период;

3) выявляет и численно характеризует основные тен–денции развития явлений на отдельных этапах;

4) дает сравнительную числовую характеристику ра–звития данного явления в разных регионах или на разных этапах;

5) выявляет факторы, обусловливающие изменение изучаемого явления во времени;

6) делает прогнозы развития явления в будущем

Показатели рядов динамики.

Для характеристики интенсивности развития во времени используются статистические показатели, получаемые сравнением уровней между собой, в результате чего получаем систему абсолютных и относительных показателей динамики: абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста. Для характеристики интенсивности развития за длительный период рассчитываются средние показатели: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний коэффициент роста, средний темп роста, средний темп прироста, среднее абсолютное значение 1% прироста.

Если в ходе исследования необходимо сравнить несколько последовательных уровней, то можно получить или сравнение с постоянной базой (базисные показатели), или сравнение с переменной базой (цепные показатели).

Базисные показатели характеризуют итоговый результат всех изменений в уровнях ряда от периода базисного уровня до данного (i-го) периода.

Цепные показатели характеризуют интенсивность изменения уровня от одного периода к другому в пределах того промежутка времени, который исследуется.

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения.

Абсолютный прирост (базисный)

где y_i - уровень сравниваемого периода; y₀ - уровень базисного периода.

Абсолютное значение одного процента прироста A_i . Этот показатель служит косвенной мерой базисного уровня. Представляет собой одну сотую часть базисного уровня, но одновременно представляет собой и отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу роста.

Коэффициент роста K_i определяется как отношение данного уровня к предыдущему или базисному, показывает относительную скорость изменения ряда. Если коэффициент роста выражается в процентах, то его называют темпом роста.

Коэффициент роста базисный

Темп роста

Темп прироста Т_П определяется как отношение абсолютного прироста данного уровня к предыдущему или базисному.

Темп прироста базисный

Средние уровни ряда рассчитываются в зависимости от вида временного ряда.

Для интервального ряда динамики абсолютных показателей средний уровень ряда рассчитывается по формуле простой средней арифметической:

где n - число уровней ряда.

Для моментного динамического ряда средний уровень определяется следующим образом.

Средний уровень моментного ряда с равными интервалами рассчитывается по формуле средней хронологической:

(9.11)

где n - число дат.

Средний абсолютный прирост (средняя скорость роста) определяется как средняя арифметическая из показателей скорости роста за отдельные периоды времени:

(9.13)

где y_n - конечный уровень ряда; y₁ - начальный уровень ряда.

Средний коэффициент ростарассчитывается по формуле средней геометрической из показателей коэффициентов роста за отдельные периоды:

(9.14)

где К_р1 , К_р2 , ..., К_{р n-1} - коэффициенты роста по сравнению с предыдущим периодом; n - число уровней ряда.

Средний коэффициент роста можно определить иначе:

(9.15)

Средний темп роста, %. Это средний коэффициент роста, который выражается в процентах:

(9.16)

Средний темп прироста , %. Для расчета данного показателя первоначально определяется средний темп роста, который затем уменьшается на 100%. Его также можно определить, если уменьшить средний коэффициент роста на единицу:

(9.17)

Среднее абсолютное значение 1% прироста можно рассчитать по формуле

Индексы

Для хар-ки развития эк-ки, в целом и ее отдельных отраслей, анализа произв деят-ти, исслед-ия роли отдельных факторов в эконом процессах широкое распрост-ие получило применение индексов.

Под индексомпонимается показатель, к-ый обычно используется для некой обобщающей хар-ки измерений.

И. представляет собой относительную величину, полученную в рез-те сопоставлений уравнений сложных соц показателей во времени, пространстве или по сравнению с планом. (инфляция)

В статистике индексы обозначаются:

I – сводные (общие) и.

I – индивидуальные и.

Индексы формируют важнейшие экономические показатели национальной экономики и ее отдельных отраслей. Индексные показатели позволяют осуществить анализ результатов деятельности предприятий и организаций, выпускающих самую разнообразную продукцию или занимающихся различными видами деятельности. С помощью индексов можно проследить роль отдельных факторов при формировании важнейших экономических показателей, выявить основные резервы производства. Индексы широко используются в сопоставлении международных экономических показателей при определении уровня жизни, деловой активности, ценовой политики и т.д.

Классификация индексов.

По степени охвата:

-индивидуальные (отношений ур-ней необобщ величин)

- сводные (сложные явления, состоящ из нескол)

- субиндексы (охватывают часть какого-то явления)

По базе сравнения:

-динамич

-территор

-нормативные

По виду весов:

- с постоянными весами

- с переменными весами

Сводные и суби-ы делятся на агрегатные и средние.

Статистический индекс — это относительная величина сравнения сложных совокупностей и отдельных их единиц. При этом под сложной понимается такая статистическая совокупность, отдельные элементы которой непосредственно не подлежат суммированию.

Например, ассортимент продовольственных товаров состоит из товарных разновидностей, первичный учет которых на производстве и в оптовой торговле ведется в натуральных единицах измерения: молоко — в литрах, мясо — в центнерах, яйцо — в штуках, консервы — в условных банках и т.д. Для определения общего объема производства и реализации продовольственных товаров суммировать данные учета разнородных товарных масс в натуральных единицах измерения нельзя. Не подлежат непосредственному суммированию и данные о количестве произведенных и реализованных непродовольственных товаров различных видов. Было бы, например, бессмысленно для получения общего объема реализации суммировать данные о продаже тканей (в метрах), костюмов (в штуках), обуви (в парах) и т.д.

В этих сложных статистических совокупностях единицами наблюдения являются товары с различными потребительскими свойствами. Данные о натурально-вещественной форме реализации отдельных товарных разновидностей непосредственному суммированию не подлежат. Для получения в сложных статистических совокупностях обобщающих (суммарных) величин прибегают к индексному методу.
Основой индексного метода при определении изменений в производстве и обращении товаров является переход от натурально-вещественной формы выражения товарных масс к стоимостным (денежным) измерителям. Именно посредством денежного выражения стоимости отдельных товаров устраняется их несравнимость как потребительных стоимостей и достигается единство.

Динамические индексы

Индивидуальные динамич и. представляют собой относительный показатель, к-ый хар-ет среднее изменение соц экон-ого явления, состоящего из несоизмеримых комплексов.

Числитель и знаменатель агрегатного индекса представляет собой сумму произведений двух величин, одна из которых меняется (индексируемая величина), а др. остается неизменной в числителе и знаменателе (вес индекса).

При построении агрегатного И. следует определить состав эл-ов, включенных в И, индексируемую величину и все И. При этом следует брать вес базисного периода, если индексируемая величина представляет собой кол-ый показатель.

Средний индекс – это И., вычисленный как средняя величина из индивидуальных индексов.

Территориальный индекс – показатель, который используют для сравнения одноименных признаков различных территорий или объектов. В построении территориального индекса особое значение приобретает выбор статистических весов. Так, для сравнения уровня себестоимости двух экономических районов статистическими весами может быть продукция каждого района. Формулы статистических (территориальных) индексов имеют такой вид:

для территории «а»: Ис=ΣСаqа/ΣСбqа,

для территории «б»: Ис=ΣСбqб/ΣСаqб,

где Са и Вб – себестоимость продукции, соответственно, территории «а» и «б», qа и qб – количество продукции, соответственно, территории «а» и «б».

Территориальные индексы дают возможность определить, насколько одно общественное явление территории «а» отличается от аналогичного явления территории «б». Для построения территориальных индексов каждый район может быть взят как за сравниваемый район, так и за базу сравнения.

В статистической практике применяют и несколько иной методический подход в построении территориальных индексов, который основывается на непосредственном сравнении уровней явлений с применением общих для обоих районов (территорий) стандартизированных (одинаковых) статистических весов. Это может быть количество продукции, произведенной (проданной) на обеих территориях вместе. Территориальный индекс себестоимости продукции равен:

Ис=ΣСаq/ΣСб,

где q – количество продукции, произведенной в обоих районах вместе.

Системой индексов называется ряд последовательно построенных индексов.

Системы базисных индексов – это ряд последовательно вычисленных индексов одного и того же явления с постоянной базой сравнения.

Система цепных индексов – ряд индексов одного и того же явления, вычисленных имеющейся от индекса к индексу базой сравнения.

Система индексов с постоянными весами – это С.И. одного и того же явления, вычисленных с весами, неменяющимися от перехода от одного к другому.

Свойства индексов

Индексы считаются построенными правильно, если они удовлетворяют ряду тестов.

1. «Обратимость факторов». Произведение факторных индексов должно давать результативный итоговый индекс.

2. «Обратимость во времени». Если в формуле И. поменять базисный и отчетные периоды, то новый и старый индексы должны относится друг к другу как взаимно обратные величины.

3. «Циркулярный тест». Произведение цепных индексов должно равняться базисному.

4. «Тест идентичности». Индекс, в котором соотносятся одни и те же показатели за один и тот же период.

5. «Тест соизмеримости». И. не должен зависеть от замены одних единиц измерения на другие.

6. «Тест определенности». Общий и. не должен обращаться в 0, бесконечность или неопределенность, если один из индвид. И. обращается в 0, бескон-ть или неопред-ть.

7. Тест включение-исключение: если в набор товаров, по которым вычисляются индексы, и объему товаров включить один товар, темпы роста цены или объема которого совпадают с первоначальным индексом, то первоначальный индекс цен или объема не должен поменяться.

Статистика как наука.

Статистика считается математической наукой, относящейся к сбору, анализу, интерпретации, объяснения, и представления данных. Кроме этого статистика занимается предсказанием и прогнозированием на основе исходных данных. Статистика применима в широком кругу научных дисциплин, от естественных и социальных наук заканчивая гуманитарными, в государственной экономике и бизнесе.

Предмет статистики

Предметом статистики служит количественная сторона массовых явлений любой области в неразрывной связи с их качественным содержанием. При этом количественное выражение закономерностей развития этих явлений осуществляется с учетом конкретных условий места и времени.

Статистика как наука стала развиваться со второй половины ХVII в., когда сложились в Европе две основные школы: в Англии - математическая школа статистики, в Германии - описательная школа статистики.

Ярким представителем первой школы был У. Петти(1623-1687), который по праву считается основоположником статистической науки, впервые широко применившим математику для экономического анализа. Его «политическая арифметика» основывалась на точном наблюдении и подсчете экономических явлений.

Известными представителями описательной школы статистики были немецкие ученые Г. Конринг (1606-1681) и Г. Ахенваль (1719-1772). Основной целью статистики они считали описание политического состояния и достопримечательностей государства, где числовые характеристики были лишь частью предмета статистики

В настоящее время термин «статистика» используется в двух основных значениях. Во-первых, как особая отрасль практической деятельности по сбору, обработке и анализу массовых количественных данных о социально-экономическом состоянии страны, ее отдельных отраслей, отдельных регионов, отдельных предприятий. Во-вторых, как наука, которая разрабатывает теоретические положения и методы, используемые статистической практикой. Следует иметь в виду, что статистика базируется только на тех выводах, которые вытекают из анализа надлежащим образом собранных и обработанных цифровых данных.

Цель статистического исследования заключается в раскрытии сущности и закономерностей массовых явлений и процессов. Основными понятиями статистической науки являются: совокупность, показатель, вариация и закономерность.

Статистическая совокупность - это множество однородных элементов или явлений, связанных общими чертами и признаками, существование которых обусловлено общими причинами. Однородность не означает полного соответствия всех единиц совокупности. Речь идет о наличии общего свойства или признака для всех единиц совокупности.

Статистический показатель - это количественное выражение исследуемого явления.

Вариация (варьирующие признаки) - это изменение значения признака при переходе от одной единицы совокупности к другой.

Статистическая закономерность - это форма проявления повторяемости, последовательности, порядка изменений в массовых явлениях под воздействием определенных причин. Они позволяют определить тенденции развития, типические массовые явления, выделить случайные, единичные явления.

Система способов, приемов, с помощью которых статистика исследует массовые явления, образует статистическую методологию. Ее специфика заключается в том, что все основные методические приемы используются по мере выполнения задач трех последовательных стадий (этапов) статистического исследования:

• статистического наблюдения;
• сводки и группировки первичных статистических данных;
• анализа статистической информации.

2. Статистическая совокупность - это множество однородных элементов или явлений, связанных общими чертами и признаками, существование которых обусловлено общими причинами. Однородность не означает полного соответствия всех единиц совокупности. Речь идет о наличии общего свойства или признака для всех единиц совокупности.

Статистическая совокупность состоит из отдельных единиц. Единица совокупности является первичным элементом и носителем ее основных признаков. Элемент совокупности называется единицей наблюдения. Количество единиц совокупности называется объемом совокупности.

Массовость единиц совокупности тесно связана с ее полнотой. Полнота обеспечивается охватом единиц исследуемой статистической совокупности. Полнота полагает изучение признаков единиц совокупности за максимально длительные периоды.

Статистические признаки и показатели

Признаком единицы совокупности называют ее характерную черту, конкретное свойство, особенность, качество, которое может быть наблюдаемо и измерено. На признаки единиц совокупности накладывается требование их сопоставимости и единообразия.

Присутствие вариации у единиц совокупности обозначает, что их признаки могут получать всевозможные значения или видоизменения у некоторых единиц совокупности.

Признаки делятся на атрибутивные и количественные. Признак называется атрибутивным или качественным, если он выражается смысловым понятием. Внутри они подразделяются на номинальные и порядковые.

Признак называют количественным, если он выражен числом. По характеру варьирования количе–ственные признаки подразделяются на дискретные и непрерывные.

По способу изме<