Методологические принципы статистики. Основные категории статистической науки

Методологические принципы:

1. Привлечение к рассмотрению всей совокупности фактов об изучаемом явлении

2. Учет качественных своеобразий явлений, обеспечивающих выделение объектов исследования, определение качественной стороны показателей, группировка массовых данных

3. Рассмотрение явлений в развитии и взаимосвязи. Применение научного абстрагирования от случайного явления.

Основные категории:

Экономическое явление – одна из форм постоянно повторяющихся действий людей в процессе производства, обмена и распределения материальных благ.

Экономический процесс – закономерное последовательное изменение от простого к сложному. Характерной чертой является исчезновение старого и возникновение нового явления.

Статистическая совокупность - это множество единиц, обладающих

массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации.

Каждый отдельно взятый элемент множества называется единицей статистической совокупности.

Единицы статистической характеризуются общими свойствами, называемыми в статистике признаками. (количественные и атрибутивные; первичные и вторичные; по характеру вариаций – альтернативные, дискретные и непрерывные; по содержанию – существенные и несущественные).

Вариация - колеблемость признака, изменчивость признака у единиц, входящих в состав совокупности.

Статистический показатель - это общий сводный признак у всех единиц совокупности и совокупности в целом.

Статистическая закономерность – повторяемость, последовательность и порядок в изменении явлений.

Объект статистического исследования - статистическая совокупность.

Предмет статистического исследования - количественные соотношения социально - экономических явлений, закономерности их связи иразвития.

Программно-методические и организационные вопросы статистического наблюдения.

Статистическое наблюдение.

Статистическое исследование состоит их трех основных стадий:

1. Статистическое наблюдение.

2. Статистическая сводка и группировка результатов наблюдений.

3. Анализ полученных сводных материалов.

Статистическое наблюдение - это массовое, планомерное, научно организованное получение сведений социальной и экономической жизни по каждой единице изучаемых совокупностей.

Статистическое наблюдение может проводиться органами государственной статистики, НИИ, экономическими службами банков, бирж, фирм.

Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:

-подготовка наблюдения;

-проведение массового сбора данных;

-подготовка данных к автоматизированной обработке;

Цель наблюдения - получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов.

Объект наблюдения - статистическая совокупность, в которой протекают исследуемые социально - экономические явления и процессы.

Единица наблюдения - составной элемент объекта, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации.

Отчетная единица – субъект от которого поступают данные о единице наблюдения.

Программно-методические вопросы статистического наблюдения.

Требования:

1. Содержать существенные признаки

2. Достоверность признаков

3. Не должны включаться вопросы, при которых не получают достоверные ответы

4. Одновременно с программой наблюдения должна составляться программа разработки.

5. Находит воплощение в перечне вопросов

Формы, виды и способы статистического наблюдения.

1. Формы статистического наблюдения:

- отчетность (общегосударственная, внутриведомственная)

-специально-организованное наблюдение (переписи, обследования)

- регистры.

2. Виды статистического наблюдения

- по частоте регистрации (непрерывная, прерывная)

- по охвату единиц (сплошное и не сплошное: выборочное, основного массива, монографические)

3. Способы статистического наблюдения

- непосредственное

- документальное

- опросы (письменный, устный, корреспондентский анкетный)

В настоящий момент завершаются работы по созданию единого регистра для всех хозяйственных единиц (ЕГРПО).

(Ошибки в 17 вопросе)

Расхождение между расчетным и действительным значениями изучаемых величин называется ошибкой наблюдения.

В зависимости от причин различают следующие виды ошибок наблюдения:

• ошибки регистрации;

• ошибки репрезентативности.

Ошибки регистрации - это отклонение между значением показателя,

полученного в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его значением.

Ошибки репрезентативности. Характерны только для не сплошного

наблюдения и представляют собой отклонение значения показателя обследованной выборочной совокупности от его величины по исходной совокупности.

4.Ряды распределения: виды, графическое изображение, формы распределений

Ряд распределения — представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Атрибутивными — называют ряды распределения, построенные по качественными признакам. Ряды распределения, построенные в порядке возрастания или убывания значений количественного признака называются вариационными.

Вариационный ряд распределения состоит из двух столбцов:

В первом столбце приводятся количественные значения варьирующегося признака, которые называются вариантами и обозначаются Дискретная варианта — выражается целым числом. Интервальная варианта находится в пределах от и до. В зависимости от типа варианты можно построить дискретный или интервальный вариационный ряд.
Во втором столбце содержится количество конкретных вариант, выраженное через частоты или частости:

Частоты — это абсолютные числа, показывающие столько раз в совокупности встречается данное значение признака, которые обозначают . Сумма всех частот равна должна быть равна численности единиц всей совокупности.

Частости () — это частоты выраженные в процентах к итогу. Сумма всех частостей выраженных в процентах должна быть равна 100% в долях единице. Ряды распределения изображаются в виде: Полигона, Гистограммы, Кумуляты, Огивы

При построении полигона на горизонтальной оси (ось абсцисс) откладывают значения варьирующего признака, а на вертикальной оси (ось ординат) — частоты или частости.Полигон используется для дискретных вариационных рядов.Для построения полигона распределения (рис 1) по оси абсцисс (X) откладываем количественные значения варьирующего признака — варианты, а по оси ординат — частоты или частости.Для построения гистограммы по оси абсцисс указывают значения границ интервалов и на их основании строят прямоугольники, высота которых пропорциональна частотам (или частостям).Для построения кумуляты необходимо рассчитать накопленные частоты (частости). Они определяются путем последовательного суммирования частот (частостей) предшествующих интервалов и обозначаются S. Накопленные

Содержание методики статистических группировок.

Группировка – объединение в однородные совокупности по существенным признакам.

Группировка - разделение статистических совокупностей.

Статистическая группировка – это разделение общей совокупности единиц объекта наблюдения по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в качественном и количественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы явлений, изучить структуру совокупности или проанализировать взаимосвязи и взаимозависимости между признаками.

Для построения статистических группировок нужно выбрать группировочный признак, далее определить количество групп, на которые разбивают изучаемую статистическую совокупность, и зафиксировать границы интервалов группировки. Для каждой группировки нужно находить конкретные показатели или их систему, которые должны охарактеризовать изучаемые группы.

Выбор группировочного признака – сложный вопрос в теории статистической группировки и статистического исследования в целом.

Группировочный признак – это основание, по которому проводится разбивка единиц совокупности на отдельные группы. От степени точности группировочного признака зависит правильность выводов статистического исследования.

В группировку входят количественные и атрибутивные (качественные) признаки. Количественные признаки обычно имеют числовое выражение. Атрибутивные признаки дают качественную характеристику единицы совокупности. К количественным признакам можно отнести непрерывный признак, или дискретный.

Важно изучить экономическую сущность исследуемого явления при построении группировки по количественному признаку.

Если признак атрибутивный, то выделяется столько групп, сколько существует градаций.

Если признак количественный и изменяется непрерывно или дискретно в больших количествах, то возможны два методических подхода:

1. Группировка осуществляется на основе теоретического анализа

2. Если данный подход неприемлем, то группировка производится по этапам.

В конечном итоге выделяемые группы должны удовлетворять 2 условиям:

1) они должны быть качественно-однородными

2) многочисленными

После установления числа групп решается вопрос об определении интервалов группировки.

Интервал группировки – это интервал значений варьирующего признака, лежащих в пределах определенной группы. Каждый интервал имеет свою длину (ширину), верхнюю и нижнюю границы.

Нижняя граница интервала – это наименьшее значение признака в интервале, а верхняя граница интервала – его наибольшее значение.

Ширина интервала – это разность между верхней и нижней границами.

Выбор равных или неравных интервалов зависит от степени заполнения интервалов.

Шаг интервала:

i(h)=(Xmax-Xmin)/n

n=1+3.3lnN Формула Стержеса

Шаг интервала может быть равный и неравный. Неравные делятся на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.

Если i(h) <=10 раз – равные

Если i(h) >10 раз – неравные, как правило, прогрессивно возрастающие.