Головна

Предмет і метод статистики

  1. Amp; 1. Предмет соціальної філософії
  2. Case-метод Баркера
  3. I. 2. 1. Марксистсько-ленінська філософія - методологічна основа наукової психології
  4. I. 2.4. Принципи та методи дослідження сучасної психології
  5. I. Методичні рекомендації
  6. I. Методичні рекомендації
  7. I. Методичні рекомендації

Статистика - одна з найдавніших галузей знань, яка виникла на базі господарського обліку. Перші примітивні облікові операції проводилися ще в давнину: отримання даних про чисельність населення, його склад і майновий стан. Такі дані використовувалися при оподаткуванні та у військових потребах. У міру розвитку продуктивних сил в суспільстві зростав інтерес до різного роду знань, розширювався коло врахованих явищ і збираються про них відомостей, ускладнювалися самі облікові операції, вони стали більш регулярними. Поступово накопичувався досвід, з'являлися рекомендації про те, яким чином організувати окремі облікові операції і обробити зібрані відомості, щоб узагальнити їх і виявити різні закономірності. Так сформувалася галузь знань, названа згодом «статистикою».

Поняття «статистика» в науковий обіг ввів німецький вчений Г. Ахенваль в 1746 р Спочатку це слово означало суму знань про державу, необхідних купцям, військовим, політикам, вченим. Становлення статистичної науки здійснювалося в такій послідовності:

1) государствоведение (описова школа);

2) політична арифметика;

3) математико-статистичний напрям (представляє собою синтез перших двох напрямків).

Найважливішими представниками державознавства були Г. Конрінга (1606-1681), Г. Ахенваль (1719-1772), А. Шльоцер (1735-1809). Становлення політичної арифметики зазвичай пов'язують з іменами У. Петті (1623-1687), Дж. Граунта (1620-1674), Е. Галлея (1656-1742). Математико-статистичний напрям формується зусиллями таких вчених, як А. Кетле (1796-1874), Ф. Гальтон (1822-1911), Ф. Еджуорт (1845-1926), К. Пірсон (1857-1936) і багатьох інших.

У Росії послідовниками школи державознавства були І. К. Кирилов (1689-1737), В. Н. Татищев (1686-1750), М. В. Ломоносов (1711-1765), К. Ф. Герман (1767-1838), К. І. Арсеньєв (1789-1865) та ін. До напряму «політична арифметика» можна віднести таких знаменитих учених-статистиків, як Д. П. Журавський (1810-1856) і П. П. Семенов-Тян-Шанський (1827 -1914). Друга половина XIX ст. - Початок XX в. в Росії були періодом бурхливого розвитку статистичної науки і практики. Велика заслуга в цьому належить представникам так званої академічної статистики, до числа яких відносять П. Л. Чебишева (1821-1894), Ю. Е. Янсон (1835-1893), А. І. Чупрова (1842-1908), А. А. Чупрова (1874-1926), А. А. Маркова (1856-1922), Я. М. Ляпунова (1857-1918). Багато ідей представників академічної статистики отримали подальший розвиток у працях їхніх учнів і послідовників і були предметом наукової суперечки, обговорення і узагальнення протягом усього XX ст.

В даний час термін «статистика» вживається в декількох значеннях:

1) загальнометодологічною наука, що вивчає особливості масових процесів і явищ, в яких необхідність поєднується з випадковістю;

2) галузь практичної діяльності, спрямована на збір, обробку, аналіз і публікацію масових даних про суспільні та природні явища;

3) цифровий матеріал, службовець для характеристики будь-якої галузі суспільних або природних явищ, або окремі статистичні показники.

У Росії (СРСР) статистика як наукове знання традиційно поділяється на два великих розділи: (загальна) теорія статистики та соціально-економічна статистика. Перший розділ призначений для опису і систематизації наукового інструментарію; в рамках другого розділу розробляються методики і індикатори статистичного аналізу закономірностей і особливостей розвитку соціально-економічних процесів в різних сегментах суспільства і економіки. У другій половині ХХ ст. внаслідок широкого застосування математики в економіці отримало потужний розвиток новий напрямок - економетрика, що представляє собою, по суті, звід методів математичної статистики, потенційно придатних для досліджень в економіці.

економетрика - Одне з найбільш неоднозначних напрямків розвитку кількісних методів дослідження економіки. Якщо слідувати буквальною трактуванні назви, то економетрика означає сукупність методів, що дозволяють робити якісь оцінки і вимірювання в економічному середовищі. Разом з тим навіть поверхневий аналіз структури і змісту типового підручника з економетрики викликає ряд питань. Два з них представляються найбільш істотними. По-перше, де межа між математичною статистикою і економетрикою? По-друге, багато економічного в економетрики? Якщо перше питання для економістів не є критично важливим, то відповідь на друге питання має принципове значення. Справа в тому, що в типовому підручнику з економетрики акцент (причому переважним чином!) Робиться на технічну сторону - леми, теореми, докази. Все це добре, однак це сфера інтересів математиків, але не економістів. Власне економіки в такому підручнику практично немає. Методи, що розглядаються в економетрики, насправді являють собою інструментарій, який, можливо, можна застосувати в різних галузях науки і практики. Звідси і виникають цілком резонні запитання: до чого тут економіка і скільки економічного в економетрики? Чи не ховається під привабливою назвою «економетрика» (судячи з її змістом) якийсь курс, який представляє собою незрозуміло яким чином складений набір методів математичної статистики? Якщо в економетрики все зводиться до теорем, то яка логіка подібного курсу і в чому його відмінність від математичної статистики (на наш погляд, будь-яка дисципліна, що претендує на самостійність, повинна мати внутрішню, зрозумілу і зрозумілу логіку, чітко виділяє її в сімействі однорідних дисциплін) ? Згадаймо також, що переважна більшість методів, розроблених чистими математиками, містить цілий ряд обмежень, припущень, умовностей. Іншими словами, математик нерідко вибудовує якусь умовну середу з необхідними йому припущеннями, посиланнями, понятійним апаратом і в цьому середовищі займається своїми логічними побудовами. Наскільки отримані в результаті подібного дослідження моделі, методи, результати, висновки та узагальнення можуть бути адаптовані до реальної, наприклад економічної, середовищі - велике питання. Якщо якийсь метод добре зарекомендував себе в окремій галузі (сфері) науки і практики, це зовсім не означає його абсолютної і безумовної прілагаемості до проблематики інших галузей. А тому коректне використання будь-яких методів і моделей, особливо запозичених із суміжних областей знання, передбачає перш за все чітку перевірку наявності умов застосовності. Можна пристосувати ракетний двигун до індіанської пирозі, однак отримана конструкція напевно в космос не полетить. Безумовно, було б нерозумно заперечувати доцільність і перспективність кількісних методів аналізу економіки, однак і тут не завадить здоровий скептицизм, бо, за висловом англійського біолога Т. Хакслі (1825-1895), «математика подібна жорно, перемелює те, що в нього засипають; як, засипавши лободу, ви не отримаєте пшеничного борошна, так, списавши цілі сторінки формулами, ви не отримаєте істини з помилкових передумов »(див .: [24, с. 189]). Не випадково лауреат Нобелівської премії М. Алле (1911-2010) вважав за можливе говорити про «дикої» економетрики та «математичному шарлатанство», що проявляється в побудові штучних і повністю відірваних від реальності математичних моделей [7, с. 96-98]. Почесний професор Даремського університету (Англія) Д. О'Брайен навів у своїй роботі дуже цікаве міркування американських фізиків про те, що «моделювання, яке не має явного відношення до реального світу, є нарцисизм в чистому вигляді» [19, т. 1, с . 77]. Про «змішаних почуттях економістів з приводу ролі математики в економіці» див. Також в роботі [19, т. 2, с. 896-899]. На наш погляд, підручник з економетрики (якщо не оскаржувати, по-перше, сам факт необхідності і доцільності подібного курсу в навчальних програмах економічного профілю на додаток до курсу математичної статистики і, по-друге, грунтовність і надійність аргументації, що пояснює самостійність цих двох дисциплін) повинен містити не доведення теорем, а опису меж і умов застосовності того чи іншого статистичного методу, методики перевірки умов і припущень, техніку застосовності конкретного методу, оцінку стійкості та значущості в економічному сенсі отриманих результатів і т.д. Акцент повинен робитися не на математичні викладки, а на пояснення того, що, по-перше, саме ці метод або модель можливі і адаптується до застосування в даній галузі економічної науки або практики і, по-друге, використання методу дозволить отримати результати, які мають принципово іншим якістю, і це, в свою чергу, зумовить придбання дослідником (аналітиком) нового знання про об'єкт чи явище. Саме в такому трактуванні економетрика може являти собою якась сполучна ланка між математичною статистикою і економікою. Обгрунтування необхідності, доречності і доцільності - ключовий момент в застосуванні будь-якого запозиченого методу, бо необґрунтоване застосування надскладного інструментарію рівносильно струганню скальпелем кола для огорожі; стругати-то можна, тільки от навіщо?

теорія статистики - Це основна дисципліна, яка визначає основні поняття, принципи та методи статистики. Статистика, як і будь-яка інша наука, оперує певними поняттями, категоріями. Найважливішими категоріями є наступні: статистична сукупність; одиниця статистичної сукупності; статистична одиниця спостереження; ознака; статистичний показник; система статистичних показників; статистична закономірність.

статистична сукупність - Це сукупність соціально-економічних об'єктів або явищ суспільного життя, об'єднаних якісною основою, загальною зв'язком, але відрізняються один від одного значеннями ознаки. Прикладами є сукупність населення, сукупність працівників (наприклад, в реальному секторі економіки) і т.д. Сукупності можуть бути однорідними і різнорідними. сукупність називається однорідної, Якщо один або декілька досліджуваних істотних ознак її об'єктів є загальними для всіх одиниць. Сукупність, в яку входять явища різного типу, вважається різнорідної. Сукупність може бути однорідною в одному відношенні і різнорідна в іншому. У кожному конкретному випадку однорідність статистичної сукупності встановлюється шляхом проведення якісного аналізу, з'ясування змісту досліджуваного явища.

Одиниця статистичної сукупності - Це первинний елемент статистичної сукупності, який є носієм ознак, що підлягають реєстрації, і основою яке ведеться при обстеженні рахунку. Приклади: в сукупності населення одиницею сукупності буде окрема людина, в сукупності працівників - окремий працівник.

Статистична одиниця спостереження - Це частина об'єкта спостереження, тобто частина статистичної сукупності, в якій протікають досліджувані процеси. Прикладами є населення Санкт-Петербурга, група працівників окремого підприємства і т.д.

Якісна особливість одиниці сукупності називається ознакою. Приклади: стать, вік, освіта і т.п. Ознаки, якими окремі одиниці сукупності можуть відрізнятися одна від одної, носять різний характер. Вони можуть бути кількісними (вік, стаж роботи, зріст, вага і ін.), І тоді окремі одиниці відрізняються один від одного за величиною цього показника. Ознаки можуть бути якісними (стать, сімейний стан, заняття і т.п.), і тоді окремі одиниці спостереження відрізняються один від одного наявністю або відсутністю того чи іншого якості, тобто ознаки не піддаються прямому кількісному (числовому) вираженню. При статистичному спостереженні окремих статистичних одиниць реєструється наявність або відсутність тих чи інших якісних ознак і визначається величина кількісної ознаки.

Ознак, якими можна охарактеризувати кожну одиницю спостереження, може бути безліч. Якісні ознаки в свою чергу можуть бути атрибутивними і альтернативними. У разі, коли є кілька варіант ознаки, кажуть про атрибутивном ознаці. Наприклад, колір автомобіля може бути чорним, білим, сріблястим, синім, червоним, підприємство може займатися різними видами діяльності і т.п. У разі, коли є протилежні за значенням варіанти ознаки, говорять про альтернативному ознаці (так, ні). Наприклад, підприємство може бути прибутковим або збитковим; працівник може мати вищу освіту або не мати, перебувати у шлюбі або не перебувати в ньому, мати дітей чи ні, у товару гарантія може бути або бути відсутнім і т.д. Кількісні ознаки діляться на дискретні (переривчастість) і безперервні. Особливістю статистичного дослідження є те, що в ньому вивчаються тільки варіюють ознаки, тобто ознаки, які беруть різні значення (для атрибутивних, альтернативних ознак) або мають різні кількісні рівні в окремих одиниць сукупності.

Статистичний показник - Це узагальнююча характеристика якої-небудь властивості сукупності, одиниці або групи. Статистичні показники можуть бути об'ємними (чисельність працівників на підприємстві) і розрахунковими (середня заробітна плата працівника в цеху). Вони можуть бути плановими, звітними, прогностичними. Статистичні показники слід відрізняти від статистичних даних. Статистичні дані - це конкретні чисельні значення статистичних показників.

Сукупність показників, які відображають взаємозв'язки, які існують між явищами, що вивчаються, називається системою статистичних показників. Прикладами є система показників аналізу варіаційного ряду, система показників прибутку на підприємстві і т.д.

статистична закономірність - Це закономірність, яка проявляється не в кожному окремому випадку, а лише у великій масі явищ (як середня або як тенденція). Приклади: 1) житлова площа залежить від кількості членів сім'ї; 2) при підвищенні цін на певний товар попит на нього зменшується; 3) при збільшенні доходу сім'ї в її бюджеті знижується частка витрат на харчування. Статистичні закономірності виявляються при масовому спостереженні завдяки дії так званого закону великих чисел, Який висловлює діалектику випадкового і необхідного. Сутність закону полягає в тому, що в міру збільшення числа спостережень вплив випадкових факторів (причин), що визначають значення ознаки у одиниць сукупності або співвідношення між численностями одиниць з певними ознаками, взаємо в зведених (загальних) характеристиках сукупності і на поверхню виступає дію основних факторів, які і визначають закономірність.

предметом теорії статистики виступає кількісна сторона масових явищ різних сторін соціального та економічного життя суспільства в їх нерозривному зв'язку з якісною стороною або їх змістом, а також кількісне вираження закономірностей суспільного розвитку в конкретних умовах місця і часу.

метод статистики - це система прийомів і способів, спрямованих на вивчення кількісних характеристик (структури, розподілів, взаємозв'язків, динаміки). Метод статистики реалізується в три етапи (стадії):

1) статистичне спостереження;

2) зведення і групування статистичних даних;

3) аналіз, моделювання і прогнозування досліджуваних явищ.

Всі ці етапи пов'язані між собою, відсутність одного з них веде до розриву цілісності статистичного дослідження. Так, проведення статистичного спостереження безглуздо без подальшого аналізу, а аналіз неможливий без інформації, отриманої на стадії зведення і угруповання статистичних даних. Проходження кожного етапу дослідження пов'язане з використанням спеціальних методів, пояснюється змістом виконуваної роботи.

Статистичне спостереження є основою статистики і однією зі складових її методу. Спостереження як початкова стадія статистичного дослідження є науково організований збір відомостей про досліджуваних соціально-економічних процесах чи явищах. На цьому етапі формуються цілі і завдання спостереження, розробляються програми дослідження в цілому і по вищевказаним стадіях, визначаються конкретні способи і методи, використовувані на кожному етапі дослідження, складається організаційний план його проведення, визначаються об'єкт (сукупності суспільних явищ або процесів) і одиниця спостереження. Характерним для цієї стадії є метод масових спостережень,оскільки статистика вивчає закономірності, які виділяються через дослідження численних масових явищ під дією закону великих чисел. Результатом статистичного спостереження є отримання даних, що характеризують кожну одиницю спостереження. Метою дослідження є отримання характеристики об'єкта спостереження в цілому. Тому результати статистичного спостереження є лише вихідний статистичний матеріал, який вимагає обробки. Така обробка є наступним після спостереження стадією статистичного дослідження і являє собою зведення вихідних даних для отримання узагальнюючих характеристик досліджуваного процесу або явища, що проводиться за допомогою використання методу угруповань і таблиць.

Статистичні зведення й угруповання, Що виражають суть другої стадії статистичного дослідження, являють собою комплекс послідовних дій з узагальнення конкретних одиничних фактів, що утворюють сукупність з метою виявлення типових рис і закономірностей, властивих досліджуваному явищу в цілому. Найважливішим специфічним методом на цій стадії є метод зведення і угруповання даних.

статистична зведення є науково-організовану обробку матеріалів спостереження (за заздалегідь розробленою програмою), включає в себе крім обов'язкового контролю зібраних даних систематизацію, угруповання даних, складання таблиць, отримання підсумків і похідних показників (відносних, середніх величин). Крім групових і підсумкових показників зведення дає основу для подальшого аналізу і виявлення різного роду закономірностей, тому від того, наскільки правильно здійснено зведення і угруповання, залежать результати дослідження, проведеного на наступних етапах.

угрупованням називається метод, в результаті якого відбувається або розчленування одиниць досліджуваної сукупності на групи за певною істотною ознакою, або об'єднання окремих одиниць сукупності в групи. Двоїсте визначення угруповання пояснюється станом і якістю інформаційної бази

На правильність висновків, одержуваних в результаті дослідження, робить істотний вплив обґрунтований вибір группіровочнихознак. Для правильного виділення якісно однорідних груп слід вибирати основні, найбільш суттєві для даного явища або процесу ознаки. Залежно від числа і виду ознак, вирішуваних завдань і вихідних даних угруповання підрозділяються на прості і комбінаційні; за кількісними та якісними ознаками виділяють наступні типи угруповань: 1) типологічні, структурні і аналітичні; 2) одномірні і багатовимірні; 3) первинні і вторинні.

Одним з етапів процесу угруповання є побудова рядів розподілу, тобто угруповання одиниць спостереження за величиною або значенням ознаки. Результати статистичної угруповання і зведення викладаються у вигляді статистичних таблиць, які є найбільш раціональною, систематизованої, компактною і наочною формою подання масових даних. Різновидом табличних побудов можна вважати і різного роду матриці абсолютних і відносних статистичних показників, побудова яких пов'язане з процесом комп'ютерної обробки інформації.

Статистичний аналіз є заключною стадією статистичного дослідження. У процесі аналізу досліджуються структура, динаміка та взаємозв'язки суспільних явищ або процесів. Виділяють наступні основні етапи аналізу:

1) констатація фактів і їх оцінка;

2) встановлення характерних рис і причин явища;

3) зіставлення явища з іншими явищами, прийнятими за базу порівняння (нормативними, плановими і ін.);

4) формулювання гіпотез, висновків і припущень;

5) статистична перевірка висунутих гіпотез за допомогою спеціальних статистичних показників (характерним для статистичних методів на цій стадії є застосування узагальнюючих показників - абсолютних, відносних і середніх величин).

Вивчення структури складних явищ являє собою вихідний пункт статистичного дослідження. Кінцевою завданням статистичного дослідження структури є виявлення внутрішніх зв'язків в об'єкті дослідження. Характер цих зв'язків більш наочно проявляється в динаміці структурних змін. Деякі спільні риси формування узагальнюючих показників встановлюються за допомогою вимірювання їх варіації. Вивчення варіації поряд із застосуванням середніх і відносних величин має велике практичне і наукове значення. Показники варіації доповнюють середні величини, за якими ховаються індивідуальні відмінності. Вони характеризують ступінь однорідності статистичної сукупності за цією ознакою. Показники варіації визначають ступінь і межі варіації ознаки. Співвідношення показників варіації може висловлювати взаємозв'язок ознак.

Фіксація в динаміці станів явища утворює динамічний ряд, який досліджується на основі узагальнюючих аналітичних показників, спеціальних прийомів обробки і моделювання рядів динаміки. Прогнозування подальшого ходу розвитку суспільних явищ здійснюється за допомогою екстраполяції. Закономірності причинно-наслідкових зв'язків суспільних процесів і явищ встановлюються за допомогою регресійної-кореляційного аналізу. Взаємозв'язку явищ також вивчаються за допомогою статистичних угруповань, зіставлення паралельних рядів, побудови систем взаємопов'язаних індексів і т.д. Широке застосування в статистиці знаходять графічні і табличні методи, що дозволяють в наочній формі представляти результати статистичних досліджень. Велике значення для розвитку статистичної методології має комп'ютеризація статистичних досліджень, що дозволяє створювати бази статистичних даних та програми їх обробки, значною мірою скорочувати терміни обробки інформації, широко використовувати багатовимірні методи, покращувати якість і наочність проведеного аналізу.



Попередня   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   Наступна

Навчальний посібник | Вступ | Тести для самоперевірки | Глава 2. Статистичне спостереження | Форми статистичного спостереження | Способи статистичного спостереження | Види статистичного спостереження | Точність статистичного спостереження | Матеріали для обговорення і контролю знань | Тести для самоперевірки |

© 2016-2022  um.co.ua - учбові матеріали та реферати