Тема: СТАТИСТИКА КАК НАУКА

1. Понятие статистики

3. Теоретические основы статистики как науки

4. Особенности статистической методологии. Статистический метод

5. Современная организация статистики в Российской Федерации и её основные задачи

1. Понятие статистики

«Статистика – это бюджет вещей, - сказал Наполеон, - или, скорее, каталог вещей, в который, в идеале, немедленно должны заноситься все новые приобретения и из которого должно вычеркиваться все, что пропадает».

Им в середине XVIII в. стали обозначать совокупность разного рода фактических сведений о государствах, т.е. определяли статистику как государствоведение (описание достопримечательностей государств). Сам термин «статистика» происходит от латинского слова status (статус), которое означает «положение, состояние вещей». От корня этого слова образовались слова stato - государство и statista- знаток государства. От того же корня образовалось и существительное statistica.

Первоначально под статистикой понимали совокупность знаний о государстве затем статистикой стали называть сбор и обработку данных о массовых явлениях и, наконец, особую отрасль науки. Статистика как совокупность сведений, статистика как параметр совокупности, статистика как род деятельности, наконец, статистика как наука о массовых явлениях - вот вехи зарождения, становления и развития статистики.

Сегодня статистика - это отрасль науки, которая с помощью присущих ей приемов и методов изучает количественную сторону (в неразрывной связи с качественной стороной) массовых явлений и процессов и дает числовое выражение тенденций и закономерностей их развития.

Многочисленные определения статистики как науки можно свести к двум вариантам: узкому и широкому.

В широком смысле статистика, как это явствует из данного определения, - наука, изучающая все массовые явления, т.е. явления, протекающие в совокупностях объектов, к какой бы области они ни относились. В этом можно видеть универсальное значение статистики как науки.

В более специальном, узком смысле статистика определяется как наука, исследующая с количественной стороны массовые общественные явления.

Как отрасль общественной науки и практической деятельности по получению, обработке, анализу и публикации информации она исследует количественное выражение закономерностей жизни общества в конкретных условиях места и времени. Сюда относятся, например, закономерности роста или снижения экономических, демографических, правовых и других данных, характеризующих жизнь общества за определенный период времени. Эти закономерности статистика выражает с помощью статистических показателей, из чего следует, что статистика - вместе с тем и учение о системе показателей, т.е. количественных характеристик, определяющих состояние (уровень) - тех или иных явлений.

Статистикой называют также различного рода числовые, или цифровые, данные, характеризующие различные стороны жизни государства: экономику, население, преступность, т.е. с точки зрения сведений к ней относят только то, что получает количественное выражение.

Другим примером такой совокупности фактов может служить сборник, содержащий данные о преступности и судимости в России, ее регионах и других государствах СНГ, об отдельных видах преступлений, а также сведения, характеризующие безопасность дорожного движения и пожарную безопасность за указанный период.

В третьем случае беспристрастная статистика свидетельствует о демографическом взрыве во многих частях света. Если в начале века на Земле жили 1 млрд 650 млн человек, то сейчас - более 6 млрд. Из них, по состоянию на 1 января 1997 г., в России - 147,5 млн человек. Та же статистика свидетельствует, что мужчины в России живут в среднем 58 лет, а женщины - 71 год. Статистика позволяет судить, насколько населенным будет наш мир через 30 лет, например, и насколько обострятся проблемы охраны окружающей среды и конкуренции за источники природных ресурсов. ХХI век на Земле будет веком борьбы за выживание.

Или еще пример. Организация Объединенных Наций уже четверть века ведет огромную работу по сбору статистических данных о преступности. В результате подготовлены четыре обзора, каждый из которых охватывает период в пять лет: 1970-1975, 1976- 1980, 1980-1985, 1985-1990 гг. Несмотря на то что далеко не все государства представляют статистические данные, а полученные показатели не всегда сопоставимы, кроме того, велика латентная преступность, эти обзоры позволяют достаточно четко составить, представление о криминогенной обстановке в глобальном масштабе и на уровне отдельных регионов.

В целом прослеживает тревожная тенденция. За последние 40 лет преступность на земном шаре увеличилась в среднем в 3 - 4 раза, в том числе на территории бывшего СССР - в 6 -8 раз, в США - в 7-8 раз, в Великобритании и Швеции - в 6-7 раз, во Франции - в 5-6 раз, в Германии - в 3-4 раза, в Японии - в 1,5-2 раза и т.д. По данным обзора ООН, в 1985-1990 гг. ежегодный прирост преступности в мире составляет в среднем 5%.

По статистике, в России каждый год регистрируется в среднем 60 млн административных правонарушений в том числе и дорожно – транспортных.

Однако статистика - это не только зеркальное отражение явлений и фактов природы, общества и сознания. Статистика - это эффективное, орудие, инструмент познания, используемый в естественных и общественных науках для установления тех специфических закономерностей, которые действуют в конкретных массовых явлениях, изучаемых данной наукой.

Статистика констатирует и количественно измеряет определенные социальные закономерности и на этой основе обнаруживает и изучает взаимосвязь общественных явлений, тесноту их связи, показывает, например, социальные причины преступности, т.е. то, как влияют на нее экономические, политические, демографические и иные условия жизни общества.

Но при всех условностях мы исходим из того, что уголовное законодательство, например, защищает общечеловеческие ценности (жизнь, свободу, достоинство, собственность), и поэтому статистические сведения о посягательстве на них при соответствующей корректировке вполне сопоставимы. Из этих соображений, кстати, Интерпол (Международная организация уголовной полиции) при составлении уголовной статистики изначально (с 1954 г.) запрашивал данные национальных уголовных статистик и обобщал их по шести группам преступлений: умышленным убийствам, половым преступлениям, ограблениям мошенничеству фальшивомонетничеству и преступлениям, связанным с оборотом наркотиков.

Под статистикой, кроме того, понимают также процесс «ведения, т.е. процесс собирания и обработки сведений о фактах, необходимых для получения статистики в рассмотренном выше смысле. Кроме того, статистика - это отрасль (форма) практической деятельности, цель которой - результат указанного процесса «ведения». Когда мы говорим: государственная ведомственная статистика России, организация статистики в РФ, то имеем в виду особую отрасль (форму) практической деятельности людей. О людях, собирающих и обрабатывающих статистические сведения, данные или статистическую информацию, говорят, что они занимаются статистикой, ведут статистику (например, медицинскую, уровня жизни, преступности и др.) И тот, для кого она род деятельности, - это статистик, а не статист, как иногда, к сожалению, можно прочитать или услышать в средствах массовой информации.

Наконец (и это самое важное), статистика (в широком смысле) - наука, изучающая все массовые явления, к какой бы области они не относились, обладающие признаками совокупности. В более специальном (узком) смысле статистика - наука, исследующая с количественной стороны массовые общественные явления, и в то же время - метод изучения каждой конкретной совокупности. Таковым она является для каждой общественной науки, поскольку в результате исследования обнаруживает присущие их природе последовательности, повторяемости, тенденции, закономерности, направления развития и измеряет их действие.

2. Предмет и система статистики

Главная особенность любой науки, дающая ей право на самостоятельное существование как особой отрасли знания, заключается в предмете познания, в принципах и методах его изучения которые в совокупности образуют ее методологию.

Выделяют три уровня статистической науки. Первый уровень – общая теория статистики - наука о наиболее общих принципах, правилах и законах цифрового освещения социально – экономических явлений.

При этом следует иметь в виду, что правовая статистика - одна из многочисленных отраслей социально – экономической статистики, отражающей показателями все стороны экономической, политической, культурной и правовой жизни общества.

Общая теория статистики разрабатывает наиболее общие понятия, категории статистической науки, которые имеют общестатистический смысл (например, «закономерность», «показатель», «признак», «статистическая совокупность» и т.д.) и методы изучения социально-экономических явлений. Она выясняет природу этих категорий и разрабатывает научную методологию их построения (определения, вычисления), а также общие принципы, методы, стадии статистического исследования: наблюдения, сводки, группировки, анализа.

Категории, показатели и методы общей теории статистики являются методологической основой, ядром всех отраслей статистики. Именно поэтому изучение любой отраслевой статистики, в том числе и правовой, начинают с уяснения общетеоретических положений статистики - принципов и методов статистического исследования.

На втором уровне выделены две большие обобщающие отрасли: экономическая и социальная статистика.

Экономическая статистика изучает явления и процессы в области экономики; структуру, пропорции и элементы общественного воспроизводства; формирует систему показателей, отражающих состояние национальной экономики, взаимосвязи отраслей, особенности размещения производительных сил, наличие материальных, трудовых и финансовых ресурсов, достигнутый уровень их использования.

Статистика – самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и методы исследования, которая возникла из потребностей общественной жизни

Сам термин «статистика» происходит от латинского слова status (статус), которое означает «положение, состояние вещей». От корня этого слова образовались слова stato - государство и statista- знаток государства. От того же корня образовалось и существительное statistica.

Первоначально под статистикой понимали совокупность знаний о государстве затем статистикой стали называть сбор и обработку данных о массовых явлениях и, наконец, особую отрасль науки. Статистика как совокупность сведений, статистика как параметр совокупности, статистика как род деятельности, наконец, статистика как наука о массовых явлениях - вот вехи зарождения, становления и развития статистики.

Сегодня статистика - это отрасль науки, которая с помощью присущих ей приемов и методов изучает количественную сторону (в неразрывной связи с качественной стороной) массовых явлений и процессов и дает числовое выражение тенденций и закономерностей их развития.

Под статистикой, кроме того, понимают также процесс «ведения, т.е. процесс собирания и обработки сведений о фактах, необходимых для получения статистики в рассмотренном выше смысле.

Первая особенность статистики как науки - то, что она исследует для определенных условий времени и места не отдельные факты, а массовые социально-экономические явления и процессы как множества отдельных фактов, обладающих индивидуальными и общими признаками.

Статистическая совокупность - множество элементов, обладающих массовостью, некоторыми общими, но не обязательно системными свойствами, существенными характеристиками - однородностью, определенной целостностью взаимозависимостью состояний отдельных элементов и наличием вариации признаков, их характеризующих.

Следующая особенность предмета статистики как науки - то, что она исследует прежде всего количественную сторону социальных явлений и процессов в конкретных условиях места и времени. Предметом статистики могут быть размеры и количественные соотношения социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития. Например, статистика исследует размеры последствий преступности, дорожно-транспортных происшествий или пожаров, их распределение по степени тяжести и т.д.

Статистический показатель - обобщенная количественная характеристика социально-экономических явлений и процессов в единстве с их качественной определенностью. Примерами показателей служат: численность населения, уровень преступности и т.д. В статистической практике термин «показатель» употребляется и в более узком смысле как конкретное значение размеров явления в условиях конкретного места и времени: коэффициент преступности на определенное число населения, процент раскрываемости преступлений и т.д.

Статистика - отрасль общественной науки, которая присущими ей методами, способами и приёмами изучает количественную сторону качественно однородных массовых социально-экономических явлений и процессов, развитие их во времени и пространстве, их структуру и распределение, обнаруживая свойственные им количественные зависимости, тенденции и закономерности в конкретных условиях места и времени.

Статистическая совокупность – это множество варьирующих объектов, явлений, объединенных какими-либо общими свойствами и подвергающихся статистическому исследованию. Понятие статистики

Статистика одна из древнейших отраслей знаний, возникшая на базе хозяйственного учета. Ее возникновение связано с потребностями общества в различного рода сведениях.

Полагают, что термин статистика произошел от латинских слов stato (государство) и status (положение, состояние).Под статистикой в широком смысле понимается наука, которая изучает с количественной стороны массовые явления и их закономерности.

Общая теория статистики – методологическая наука, наука о методе, который применим для выявления закономерностей в любой области, где выводы строятся на основе массового наблюдения, где имеет место вариация признака у единичных элементов совокупности, где общие закономерности могут проявляться только через взаимопогашение случайностей у отдельных единиц.

2. Предмет и система статистики

Главная особенность любой науки, дающая ей право на самостоятельное существование как особой отрасли знания, заключается в предмете познания, в принципах и методах его изучения которые в совокупности образуют ее методологию.

Выделяют три уровня статистической науки. Первый уровень – общая теория статистики - наука о наиболее общих принципах, правилах и законах цифрового освещения социально – экономических явлений.

При этом следует иметь в виду, что правовая статистика - одна из многочисленных отраслей социально – экономической статистики, отражающей показателями все стороны экономической, политической, культурной и правовой жизни общества.

Общая теория статистики разрабатывает наиболее общие понятия, категории статистической науки, которые имеют общестатистический смысл (например, «закономерность», «показатель», «признак», «статистическая совокупность» и т.д.) и методы изучения социально-экономических явлений. Она выясняет природу этих категорий и разрабатывает научную методологию их построения (определения, вычисления), а также общие принципы, методы, стадии статистического исследования: наблюдения, сводки, группировки, анализа.

Категории, показатели и методы общей теории статистики являются методологической основой, ядром всех отраслей статистики. Именно поэтому изучение любой отраслевой статистики, в том числе и правовой, начинают с уяснения общетеоретических положений статистики - принципов и методов статистического исследования.

На втором уровне выделены две большие обобщающие отрасли: экономическая и социальная статистика.

Экономическая статистика изучает явления и процессы в области экономики; структуру, пропорции и элементы общественного воспроизводства; формирует систему показателей, отражающих состояние национальной экономики, взаимосвязи отраслей, особенности размещения производительных сил, наличие материальных, трудовых и финансовых ресурсов, достигнутый уровень их использования.

Социальная статистика формирует систему показателей для характеристики образа жизни населения и различных аспектов социальных отношений.

На третьем уровне выделены отдельные отрасли экономической и социальной статистики.

Отрасли экономической статистики: статистика промышленности, сельского хозяйства, строительства, транспорта, связи, труда, природных ресурсов, охраны окружающей среды и т.д.

Социальная статистика, одной из отраслей которой и является правовая статистика, включает, кроме того, следующие отрасли: демографическую статистику, статистику политики, здравоохранения, науки, просвещения и т.д.

Предмет исследования статистики как общественной науки – массовые явления социально – экономической жизни; она изучает количественную сторону этих явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием в конкретных условиях места и времени.

28Прибыль-результат производственного капитала производства(хозяйственная и экономическая прибыль)

Важная роль в осуществлении финансовой политики, усиления ее воздействия на ускорение социально-экономического развития республики в условиях международной экономической интеграции, а также роста эффективности производства и укрепления финансов государства отводится финансовым результатам деятельности организации.

Конечным положительным финансовым результатом хозяйственной деятельности организации является прибыль. Прибыль занимает одно из центральных мест в общей системе стоимостных инструментов и рычагов рыночной экономики. Поскольку финансы, кредит, цены, себестоимость и другие экономические рычаги прямо или косвенно связаны с прибылью. От прибыли зависит финансовое положение предприятий , уровень удовлетворения личных и общественных потребностей работников. Кроме того, за счет платежей из прибыли в бюджет формируется основная часть ресурсов государства, региональных и местных органов власти.

Как экономическая категория прибыль является одной из основных форм денежных накоплений, создаваемых в отраслях экономики, она представляет собой часть национального дохода, включает стоимость прибавочного и отдельные элементы необходимого продукта.Прибыль - один из основополагающих элементов хозрасчетной деятельности организаций, который определяет уровень удовлетворения личных и общественных потребностей работников, гарантирует полноту и своевременность выполнения обязательств перед финансово-кредитной системой и характеризует эффективность производства.Прибыль как важнейшая категория рыночных отношений выполняет определенные функции. Во-первых, в отличие от выручки, которая иллюстрирует лишь количественные параметры процесса производства и реализации продукции (работ, услуг), прибыль характеризует качество хозяйствования.

Во-вторых, содержание прибыли двояко: оно одновременно является финансовым результатом и основным финансовым ресурсом предприятия. Воплощение в жизнь важнейшего хозрасчетного принципа - самофинансирования- предопределяется во многом полученной прибылью.

В-третьих, прибыль - это один из источников формирования бюджетов разных уровней. За счет прибыли уплачиваются многие налоги. Наряду с другими поступлениями в бюджет прибыль является материальной основой финансирования государственных инвестиций, производственных, научно-технических и социальных программ.С учетом рассмотренных основных характеристик прибыли ее понятие в наиболее обобщенном виде может быть сформулировано следующим образом:

«Прибыль представляет собой выраженный в денежной форме чистый доход субъекта хозяйствования на вложенный капитал, характеризующий его вознаграждение за риск осуществления предпринимательской деятельности, представляющий собой разницу между совокупным доходом и совокупными затратами в процессе осуществления этой деятельности».

По источникам формирования и распределения прибыли, используемым в ее учете, выделяют следующие показатели прибыли:

Прибыль (убыток до налогообложения):

Прибыль (убыток) от реализации продукции (товаров, работ, услуг);

Прибыль (убыток) от текущей деятельности;

Прибыль (убыток) от инвестиционной, финансовой и иной деятельности;

Чистая прибыль (убыток).

Прибыль до налогообложения представляет собой сумму финансовых результатов от реализации продукции (товаров, работ, услуг), прочих доходов по текущей деятельности и прибыли (убытков), полученных от инвестиционной, финансовой и иной деятельности. При этом прибыль (убыток) от реализации услуг определяется как разница между выручкой от их реализации в отпускных ценах (валовым доходом) и себестоимостью реализованных услуг, а также налогов и сборов, исчисляемых из выручки от реализации услуг.Для повышения эффективности производства очень важно, чтобы при распределении прибыли была достигнута оптимальность в удовлетворении интересов государства, предприятия и работников. Государство заинтересовано получить как можно больше прибыли в бюджет, руководство организации стремится направить большую сумму прибыли на расширенное воспроизводство, работники заинтересованы в повышении оплаты труда.

Однако если государство облагает организацию очень высокими налогами, то это не стимулирует развитие производства, в связи, с чем сокращается объем производства продукции (работ и услуг), и, как результат, поступление средств в бюджет. То же может произойти, если всю сумму прибыли использовать на материальное стимулирование работников организации. В этом случае в перспективе уменьшится производство продукции, так как не будут обновляться основные производственные средства, сократятся собственные оборотные средства, что в конечном итоге приведет к снижению жизненного уровня работников, сокращению рабочих мест. Если же уменьшается доля прибыли на материальное стимулирование труда, то это в свою очередь приведет к снижению материальной заинтересованности работников и к снижению эффективности производства. Поэтому на каждом предприятии должен быть найден оптимальный вариант распределения и использования прибыли.По источникам формирования прибыли в разрезе основных видов деятельности организации выделяют прибыль от операционной (текущей), инвестиционной и финансовой деятельности.

Операционная прибыль является результатом операционной (производственно-сбытовой или основной для данного предприятия) деятельности. Что касается инвестиционной деятельности, то ее результаты отражены в виде доходов от участия в совместных предприятиях, от владения ценными бумагами и от депозитных вкладов, от реализации имущества (такая реализация активов носит характер дезинвестиций и является предметом инвестиционной деятельности предприятия).Прибыль от финансовой деятельности обеспечивается внешними источниками финансирования (привлечение дополнительного акционерного или паевого капитала, эмиссия облигаций или других долговых ценных бумаг, привлечение кредита в различных его формах, а также обслуживание привлеченного капитала путем выплаты дивидендов и процентов и погашения обязательств по основному долгу). Такое содержание денежных потоков не может сформировать прямо прибыль предприятия, так как, в конечном счете, возвращать всегда приходится больше денежных средств, чем получено. Вместе с тем, в процессе финансовой деятельности как собственный, так и заемный капитал, привлеченный из внешних источников, может быть получен на более или менее выгодных для предприятия условиях, что соответственно отразится на результатах операционной или инвестиционной прибыли.По составу элементов, формирующих прибыль, различают маржинальную, валовую (балансовую) и чистую прибыль предприятия. Под этими терминами понимают обычно различную степень "очистки" полученных организацией чистых доходов от понесенных ее в процессе хозяйственной деятельности затрат.

В результате освоения данной главы студент должен:

знать

• предмет и метод науки;
• основные категории статистики;
• генезис статистической науки, современное ее состояние, основные принципы организации статистической деятельности в Российской Федерации;

уметь

• использовать теоретические знания и методы статистического исследования во всех областях профессиональной деятельности;
• ориентироваться в современных источниках статистической информации;
• правильно выбирать методы и средства работы со статистической информацией;

владеть

• специальной статистической терминологией и навыками статистического мышления в контексте решения профессиональных и социально-экономических задач;
• навыками обобщения и анализа статистической информации;
• способностью анализировать и использовать различные источники статистической информации.

Предмет и метод статистики

Статистика - одна из древнейших отраслей знаний, которая возникла па базе хозяйственного учета. Первые примитивные учетные операции проводились еще в древности: получение данных о численности населения, его составе и имущественном положении. Такие данные использовались при налогообложении и в военных нуждах. По мере развития производительных сил в обществе возрастал интерес к различного рода знаниям, расширялся круг учитываемых явлений и собираемых о них сведений, усложнялись сами учетные операции, они стали более регулярными. Постепенно накапливался опыт, появлялись рекомендации о том, каким образом организовать отдельные учетные операции и обработать собранные сведения, чтобы обобщить их и выявить различные закономерности. Так сформировалась отрасль знаний, названная впоследствии «статистикой».

Понятие «статистика» в научный обиход ввел немецкий ученый Г. Ахенваль в 1746 г. Первоначально это слово обозначало сумму знаний о государстве, необходимых купцам, военным, политикам, ученым. Становление статистической науки осуществлялось в такой последовательности:

• 1) государствоведсние (описательная школа);
• 2) политическая арифметика;
• 3) математико-статистическое направление (представляет собой синтез первых двух направлений).

Важнейшими представителями государствоведеиия были Г. Конринг (1606-1681), Г. Ахенваль (1719-1772), А. Шле- цер (1735-1809). Становление политической арифметики обычно связывают с именами У. Петти (1623-1687), Дж. Гра- унта (1620-1674), Э. Галлея (1656-1742). Математико-статистическое направление формировалось усилиями таких ученых, как А. Кетле (1796-1874), Ф. Гальтон (1822-1911), Ф. Эджуорт (1845-1926), К. Пирсон (1857-1936) и многих других.

В России последователями школы государствоведе- ния были И. К. Кириллов (1689-1737), В. Н. Татищев (1686-1750), М. В. Ломоносов (1711-1765), К. Ф. Герман (1767-1838), К. И. Арсеньев (1789-1865) и др. К направлению «политическая арифметика» можно отнести таких знаменитых ученых-статистиков, как Д. П. Журавский (1810-1856) и П. П. Семенов-Тян-Шанский (1827-1914). Вторая половина XIX - начало XX в. в России были периодом бурного развития статистической науки и практики. Большая заслуга в этом принадлежит представителям так называемой академической статистики, к числу которых относят П. Л. Чебышева (1821 - 1894), Ю. Э. Янсона (1835-1893), А. И. Чупрова (1842-1908), А. А. Чупрова (1874-1926), А. А. Маркова (1856-1922), Я. М. Ляпунова (1857-1918). Многие идеи представителей академической статистики получили дальнейшее развитие в трудах их учеников и последователей и были предметом научного спора, обсуждения и обобщения на протяжении всего XX в.

В настоящее время термин «статистика» употребляется в нескольких значениях:

• 1) общеметодологическая наука, изучающая особенности массовых процессов и явлений, в которых необходимость сочетается со случайностью;
• 2) отрасль практической деятельности, направленная на сбор, обработку, анализ и публикацию массовых данных об общественных и природных явлениях;
• 3) цифровой материал, служащий для характеристики какой-либо области общественных или природных явлений, или отдельные статистические показатели.

В России (СССР) статистика как научное знание традиционно подразделяется на два крупных раздела: (общая) теория статистики и социально-экономическая статистика. Первый раздел предназначен для описания и систематизации научного инструментария; в рамках второго раздела разрабатываются методики и индикаторы статистического анализа закономерностей и особенностей развития социально-экономических процессов в различных сегментах общества и экономики. Во второй половине XX в. вследствие широкого применения математики в экономике получило мощное развитие новое направление - эконометрика, представляющая собой, по сути, свод методов математической статистики, потенциально применимых для исследований в экономике.

Теория статистики - это основополагающая дисциплина, определяющая основные понятия, принципы и методы статистики. Статистика, как и любая другая наука, оперирует определенными понятиями, категориями. Важнейшими категориями являются следующие: статистическая совокупность; единица статистической совокупности; статистическая единица наблюдения; признак; статистический показатель; система статистических показателей; статистическая закономерность.

Статистическая совокупность - это совокупность социально-экономических объектов или явлений общественной жизни, объединенных качественной основой, общей связью, но отличающихся друг от друга значениями признака. Примерами являются совокупность населения, совокупность работников (например, в секторе экономики) и т.д. Совокупности могут быть однородными и разнородными. Совокупность называется однородной , если один или несколько изучаемых существенных признаков ее объектов являются общими для всех единиц. Совокупность, в которую входят явления разного типа, считается разнородной. Совокупность может быть однородна в одном отношении и разнородна в другом. В каждом конкретном случае однородность статистической совокупности устанавливается путем проведения качественного анализа, выяснения содержания изучаемого явления.

Единица статистической совокупности - это первичный элемент статистической совокупности, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации, и основой ведущегося при обследовании счета. Примеры: в совокупности населения единицей совокупности будет отдельный человек, в совокупности работников - отдельный работник.

Статистическая единица наблюдения - это часть объекта наблюдения, т.е. часть статистической совокупности, в которой протекают исследуемые процессы. Примерами являются население Санкт-Петербурга, группа работников отдельного предприятия и т.д.

Качественная особенность единицы совокупности называется признаком. Примеры: пол, возраст, образование и т.п. Признаки, которыми отдельные единицы совокупности могут отличаться одна от другой, носят разный характер. Они могут быть количественными (возраст, стаж работы, рост, вес и др.), и тогда отдельные единицы отличаются друг от друга по величине данного признака. Признаки могут быть качественными (пол, семейное положение, занятия и т.п.), и тогда отдельные единицы наблюдения отличаются друг от друга наличием или отсутствием того или иного качества, т.е. признаки не поддаются прямому количественному (числовому) выражению. При статистическом наблюдении отдельных статистических единиц регистрируется наличие или отсутствие тех или иных качественных признаков и определяется величина количественного признака.

Признаков, которыми можно охарактеризовать каждую единицу наблюдения, может быть множество. Качественные признаки в свою очередь могут быть атрибутивными и альтернативными. В случае, когда имеется несколько вариантов признака, говорят об атрибутивном признаке. Например, цвет автомобиля может быть черным, белым, серебристым, синим, красным, предприятие может заниматься различными видами деятельности и т.п. В случае, когда имеются противоположные по значению варианты признака, говорят об альтернативном признаке (да - нет). Например, предприятие может быть прибыльным или убыточным; работник может иметь высшее образование или не иметь, состоять в браке или не состоять в нем, иметь детей или нет, у товара гарантия может быть или отсутствовать и т.д. Количественные признаки делятся на дискретные (прерывные) и непрерывные. Особенностью статистического исследования является то, что в нем изучаются только варьирующие признаки, т.е. признаки, принимающие различные значения (для атрибутивных, альтернативных признаков) или имеющие различные количественные уровни у отдельных единиц совокупности.

Статистический показатель - это обобщающая характеристика какого-либо свойства совокупности, единицы или группы. Статистические показатели могут быть объемными (численность работников на предприятии) и расчетными (средняя заработная плата работника в цехе). Они могут быть плановыми, отчетными, прогностическими. Статистические показатели следует отличать от статистических данных. Статистические данные - это конкретные численные значения статистических показателей.

Совокупность показателей, отражающих взаимосвязи, которые существуют между изучаемыми явлениями, называется системой статистических показателей. Примерами являются система показателей анализа вариационного ряда, система показателей прибыли на предприятии и т.д.

Статистическая закономерность - это закономерность, которая проявляется не в каждом отдельном случае, а лишь в большой массе явлений (как средняя или как тенденция). Примеры: 1) жилая площадь зависит от количества членов семьи; 2) при повышении цен на определенный товар спрос на него уменьшается; 3) при увеличении дохода семьи в ее бюджете снижается доля расходов на питание. Статистические закономерности обнаруживаются при массовом наблюдении благодаря действию так называемого закона больших чисел , который выражает диалектику случайного и необходимого. Сущность закона заключается в том, что по мере увеличения числа наблюдений влияние случайных факторов (причин), определяющих значение признака у единиц совокупности или соотношение между численностями единиц с определенными признаками, взаимопогашается в сводных (общих) характеристиках совокупности и на поверхность выступает действие основных факторов, которые и определяют закономерность.

Предметом теории статистики выступает количественная сторона массовых явлений различных сторон социальной и экономической жизни общества в их неразрывной связи с качественной стороной или их содержанием, а также количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени.

Метод статистики - это система приемов и способов, направленных на изучение количественных характеристик (структуры, распределений, взаимосвязей, динамики). Метод статистики реализуется в три этапа (стадии):

• 1) статистическое наблюдение;
• 2) сводка и группировка статистических данных;
• 3) анализ, моделирование и прогнозирование изучаемых явлений.

Все эти этапы связаны между собой, отсутствие одного из них ведет к разрыву целостности статистического исследования. Так, проведение статистического наблюдения бессмысленно без дальнейшего анализа, а анализ невозможен без информации, полученной на стадии сводки и группировки статистических данных. Прохождение каждого этапа исследования связано с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемой работы.

Статистическое наблюдение является основой статистики и одной из составляющих ее метода. Наблюдение как начальная стадия статистического исследования представляет собой научно организованный сбор сведений об изучаемых социально-экономических процессах или явлениях. На этом этапе формируются цели и задачи наблюдения, разрабатываются программы исследования в целом и по вышеуказанным стадиям, определяются конкретные способы и методы, используемые на каждом этапе исследования, составляется организационный план его проведения, определяются объект (совокупности общественных явлений или процессов) и единица наблюдения. Характерным для этой стадии является метод массовых наблюдений , поскольку статистика изучает закономерности, которые выделяются через исследование многочисленных массовых явлений под действием закона больших чисел. Результатом статистического наблюдения является получение данных, характеризующих каждую единицу наблюдения. Целью исследования является получение характеристики объекта наблюдения в целом. Поэтому результаты статистического наблюдения представляют собой лишь исходный статистический материал, который требует обработки. Такая обработка является следующей после наблюдения стадией статистического исследования и представляет собой сводку исходных данных для получения обобщающих характеристик исследуемого процесса или явления, проводимую с помощью использования метода группировок и таблиц.

Статистические сводки и группировки , выражающие суть второй стадии статистического исследования, представляют собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность в целях выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Важнейшим специфическим методом на этой стадии является метод сводки и группировки данных.

Статистическая сводка представляет собой научно организованную обработку материалов наблюдения (по заранее разработанной программе), включает в себя кроме обязательного контроля собранных данных систематизацию, группировку данных, составление таблиц, получение итогов и производных показателей (относительных, средних величин). Кроме групповых и итоговых показателей сводка дает основу для последующего анализа и выявления различного рода закономерностей, поэтому от того, насколько правильно осуществлены сводка и группировка, зависят результаты исследования, проводимого на последующих этапах.

Группировкой называется метод, в результате которого происходит либо расчленение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному существенному признаку, либо объединение отдельных единиц совокупности в группы. Двойственное определение группировки объясняется состоянием и качеством информационной базы.

На правильность выводов, получаемых в результате исследования, оказывает существенное влияние обоснованный выбор груииировочных признаков. Для правильного выделения качественно однородных групп следует выбирать основные, наиболее существенные для данного явления или процесса признаки. В зависимости от числа и вида признаков, решаемых задач и исходных данных группировки подразделяются на простые и комбинационные; по количественным и качественным признакам выделяют следующие типы группировок: 1) типологические, структурные и аналитические; 2) одномерные и многомерные; 3) первичные и вторичные.

Одним из этапов процесса группировки является построение рядов распределения, т.е. группировка единиц наблюдения но величине или значению признака. Результаты статистической группировки и сводки излагаются в виде статистических таблиц, являющихся наиболее рациональной, систематизированной, компактной и наглядной формой представления массовых данных. Разновидностью табличных построений можно считать и различного рода матрицы абсолютных и относительных статистических показателей, построение которых связано с процессом компьютерной обработки информации.

Статистический анализ является заключительной стадией статистического исследования. В процессе анализа исследуются структура, динамика и взаимосвязи общественных явлений или процессов. Выделяют следующие основные этапы анализа:

• 1) констатация фактов и их оценка;
• 2) установление характерных черт и причин явления;
• 3) сопоставление явления с другими явлениями, принятыми за базу сравнения (нормативными, плановыми и др.);
• 4) формулирование гипотез, выводов и предположений;
• 5) статистическая проверка выдвинутых гипотез с помощью специальных статистических показателей (характерным для статистических методов на этой стадии является применение обобщающих показателей - абсолютных, относительных и средних величин).

Изучение структуры сложных явлений представляет собой исходный пункт статистического исследования. Конечной задачей статистического исследования структуры является выявление внутренних связей в объекте исследования. Характер этих связей более наглядно проявляется в динамике структурных изменений. Некоторые общие черты формирования обобщающих показателей устанавливаются посредством измерения их вариации. Изучение вариации наряду с применением средних и относительных величин имеет большое практическое и научное значение. Показатели вариации дополняют средние величины, за которыми скрываются индивидуальные различия. Они характеризуют степень однородности статистической совокупности по данному признаку. Показатели вариации определяют степень и границы вариации признака. Соотношение показателей вариации может выражать взаимосвязь признаков.

Фиксация в динамике состояний явления образует динамический ряд, который исследуется на основе обобщающих аналитических показателей, специальных приемов обработки и моделирования рядов динамики. Прогнозирование дальнейшего хода развития общественных явлений осуществляется с помощью экстраполяции. Закономерности причинно- следственных связей общественных процессов и явлений устанавливаются с помощью регрессионно-корреляционного анализа. Взаимосвязи явлений также изучаются с помощью статистических группировок, сопоставления параллельных рядов, построения систем взаимосвязанных индексов и т.д. Широкое применение в статистике находят графические и табличные методы, позволяющие в наглядной форме представлять результаты статистических исследований. Большое значение для развития статистической методологии имеет компьютеризация статистических исследований, позволяющая создавать базы статистических данных и программы их обработки, в значительной мере сокращать сроки обработки информации, широко использовать многомерные методы, улучшать качество и наглядность проводимого анализа.

Статистика – наука, которая изучает количественную сторону массовых социально-экономических явлений в неразрывной взаимосвязи с их качественной стороной, а также количественное выражение закономерностей развития процессов в конкретных условиях места и времени.

Предмет статистики – это количественная сторона массовых общественных явлений и процессов, которая изучается неразрывно с их качественной стороной.

Методы статистики – это:

– метод массовых наблюдений (сбор первичных данных по единицам совокупности);

– сводка и группировка (классификация, обобщение полученных первичных данных);

– методы анализа обобщающих показателей, позволяющие дать характеристику изучаемому явлению при помощи статистических величин: абсолютных, относительных и средних – с целью установления взаимосвязей и закономерностей развития процессов.

Основные задачи статистики:

– совершенствование статистической информационной базы на основе разработки системы статистических показателей и внедрения государственных статистических стандартов с целью обеспечения органов государственного управления и других структур статистическими данными;

– переход к общей технологии сбора, обработки, передачи и представления статистической информации с обеспечением безопасности ее передачи и хранения.

1.3. Основные понятия статистики

Статистическая совокупность – определенное множество единиц совокупности, которые количественно отличаются друг от друга своими характеристиками, но объединены какой-нибудь качественной основой. Могут быть однородными и разнородными.

Единица совокупности – первичный элемент статистической совокупности, который является носителем признака, подлежащего регистрации, т.е. основой ведущегося при обследовании счета.

Статистический признак – зарегистрированная в ходе сбора первичных данных характеристика единицы совокупности, ее качественная особенность. Признак может быть первичным и вторичным, количественным и атрибутивным.

Вариация признака – степень количественного отличия индивидуальных значений признака у разных единиц совокупности.

Статистический показатель – категория, которая дает количественную характеристику признаков общественных явлений.

Задание 1. Ответьте на следующие вопросы.

1. Что такое статистическая закономерность?

2. Каковы основные стадии статистического исследования?

3. Какие совокупности можно выделить в высшем учебном заведении для статистического изучения?

4. Какие наиболее существенные признаки характеризуют студенческую группу?

5. Какие основные факторные признаки определяют варианты успеваемости студентов?

Приведите примеры показателей, характеризующих: население, труд, промышленность, сельское хозяйство, торговлю. Для этой цели используйте краткий статистический сборник «Россия в цифрах» за предыдущий год.

2. Статистическое наблюдение, сводка и группировка статистических материалов

2.1. Понятие статистического наблюдения.

Требования, предъявляемые к статистической информации

Всякое статистическое исследование состоит из трех последовательных стадий.

1. Статистическое наблюдение.

2. Статистическая сводка и группировка.

3. Интерпретация статистических показателей.

Статистическое наблюдение – это планомерный, научно организованный и, как правило, систематический сбор данных о явлениях и процессах общественной жизни путем регистрации намеченных существенных признаков с целью получения в дальнейшем обобщающих характеристик этих явлений и процессов.

Объект статистического наблюдения – это ограниченное в пространстве и во времени определенное целостное множество взаимосвязанных единиц наблюдения, о котором должны быть собраны статистические сведения.

Единица статистического наблюдения – это составной неделимый элемент объекта наблюдения, являющийся основой учета и носителем определенного круга признаков, наличие (или отсутствие) которых у каждой единицы изучаемой совокупности должно быть зафиксировано в процессе статистического наблюдения.

Статистика - это ряды цифр, которые характеризуют различные стороны жизни государства.

Статистика - это род практической деятельности людей цель которой сбор, обработка и анализ информации.

Статистика - это наука, разрабатывающая статистическую методологию т.е. набор приемов и способов сбора, обработки и анализа информации.

Таким образом, статистика - это общетеоретическая наука (комплекс научных дисциплин), которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, иэ состав, распределение, размещение в пространстве, движение во времени выявляя действующие взаимозависимости и закономерности в конкретных условиях места и времени.

Объектом изучения статистики являетсяобщество , протекающие в нём процессы и закономерности развития.

Статистика как наука представляет собой целостную систему научных дисциплин:

Общая теория статистики - разрабатывает теорию статистического исследования, являющуюся методологической основой остальных отраслей статистики.

Социально-экономическая статистика(Макроэкономическая статистика). Использует методы общей теории статистики, изучает количественную сторону социально-экономических явлений и процессов на уровне национальной экономики.

Математическая статистика и теория вероятности. Изучает случайные величины, законы их распределени.

Международная статистика. Предетом международной статистики является количественная сторона явлений и процессов зарубежных стран и международных организаций.

Отраслевые статистики. Предетом изучения является количественная сторона деятельности различных отраслей экономики (Статистика промышленности, сельского хозяйства).

Общая теория статистики открывает курс изучения статистических дисциплин. Она является основополагающей дисциплиной для изучения отраслевых стастик, создаёт фундамент для усвоения и применения статистических методов анализа.

Общая теория статистики является наукой о наиболее общих принципах и методахстатистического исследованиясоциально-экономических явлений и решает другие общественные вопросы. Она разрабатывает систему категорий, рассматриваетметоды сбора,обобщения и анализастатистических данных.

Общая теория статистики - методологическая основа всех отраслевых статистик.

При изложении основ теории статистики предполагается изучить следующие вопросы:

предмет, методы и задачи статистики и ее связь с экономической теориейи некоторыми другими смежными дисциплинами;

система статистических показателей и классификаций, используемых в экономической статистике, их содержание и область применения, взаимосвязи между показателями и классификациями статистики;

наиболее важные направления статистического анализа, основанного на данных экономики и финансов;

основные источники первичных данных и основы формирования статистической базы.

Предмет статистики - размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Предмет статистики (статистика изучает):

Массовые общественные явления и их динамику при помощи статистических показателей. Требование массовости обусловлено действием закона больших чисел - при большом количестве наблюдений, действия случайных признаков взаимопогашаются. (численность населения, количество произведенной продукции)

Количественные и качественные явления (Цифровое освещение событий общества).

Количественную сторону общественных явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием, наблюдает процесс перехода количественных изменений в качественные (закономерности).

Развитие явления во времени (динамику)

Этапы и методы статистического исследования:

1. Сбор первичной статистической информации. На данном этапе применяется метод массовых наблюдений, основанный на законе больших чисел.

2. Сводка статистических данных. Данные подвергаются систематизации и группировке. Важный метод, применяемый в ней, является метод группировок. Группировки имеют принципиальное значение потому, что они позволяют выделить однородные совокупности, разделить их на группы и подгруппы по существенным признакам и тем самым дать общую характеристику всего объекта. На этой стадии переходят от описания отдельных единиц к описанию их групп и объектов в целом по средствам подсчета итогов, вычисления обобщающих показателей в виде средних величин.

3. Анализ и обобщение статистических фактов, и обнаружение закономерностей в изучении явлений. Выводы и сам анализ излагаются, как правило, текстом и сопровождаются графическими и табличными иллюстрациями. Применяется весь арсенал методов, имеющихся в статистике.

Предмет, объект и метод статистического исследования.

Органы государственной статистики и информационная база статистических данных.

Федеральная служба государственной статистики (Росстат, ранее Госкомстат) является федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по формированию официальной статистической информации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении страны (далее - статистическая информация), а также функции по контролю и надзору в области государственной статистической деятельности на территории Российской Федерации.

Основными функциями Федеральной службы государственной статистики являются:

представление в установленном порядке статистической информации гражданам, Президенту Российской Федерации, Правительству Российской Федерации, Федеральному Собранию Российской Федерации, органам государственной власти, средствам массовой информации, другим организациям, в том числе международным;

разработка и совершенствование научно-обоснованной официальной статистической методологии для проведения статистических наблюдений и формирования статистических показателей, обеспечение соответствия указанной методологии международным стандартам;

разработка и совершенствование системы статистических показателей, характеризующих состояние экономики и социальной сферы;

сбор статистической отчетности и формирование на её основе официальной статистической информации;

контроль за выполнением организациями и гражданами, осуществляющими предпринимательскую деятельность без образования юридического лица, законодательства Российской Федерации в области государственной статистики;

развитие информационной системы государственной статистики, обеспечение её совместимости и взаимодействия с другими государственными информационными системами;

обеспечение хранения государственных информационных ресурсов и защиты конфиденциальной и отнесенной к государственной тайне статистической информации;

реализация обязательств Российской Федерации, вытекающих из членства в международных организациях и участия в международных договорах, осуществление международного сотрудничества в области статистики.

Цель, задачи и объекты статистического наблюдения.

Любое экономико-статистическое исследование начинается со статистического наблюдения. Статистическое наблюдениеСтатистическое наблюдение - это предварительная стадия статистического исследования, которая представляет собой планомерный, научно организованный учет (сбор) первичных статистических данных о массовых социально-экономических явлениях и процессах.

Цель программы статистического наблюдения - получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов социально-экономической жизни.

Объект наблюдения - определенная статистическая совокупность, в которой происходят исследуемые социально-экономические явления и процессы (отдельные граждане, население, предприятия, имущество, природные ресурсы).

Каждый объект наблюдения состоит из отдельных элементов - единиц наблюдения, которые являются носителями признаков, подлежащих регистрации.

Единица наблюдения - первичный элемент программы статистического наблюдения. Так например, объктом при переписи населения является совокупность всех жителей страны, а единицей наблюдения - каждый отдельный человек.

Программа статистического наблюдения - перечень признаков регистрируемых в процессе наблюдения. Это перечень вопросов, на которые должны быть получены достоверные ответы по каждой единице наблюдения.

Главная задача статистического наблюдения - получение достоверных статистических данных о процессах, происходящих в экономике и социальной сфере страны. В процессе наблюдения по­лучают статистические данные, необходимые для осуществления познавательной и контрольно-организаторской функции статистики.

Статистическое исследование начинается со сбора первичного материала. Этот материал в зависимости от целей и содержания статистической работы может быть разнообразен по своему содержанию и способам получения.

Требования, предъявляемые к статистическим данным в процессе наблюдения:

1) данные должны быть максимально полными;

2) данные должны быть абсолютно достоверными и точными;

3) данные должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;

4) данные должны соответствовать принципу своевременности.

Этапы проведения статистического наблюдения:

1) подготовка наблюдения;

2) проведение массового сбора данных;

3) подготовка данных к автоматизированной обработке;

4) разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.

Подготовка наблюдения определяет:

1) цели и объект наблюдения;

2) состав признаков, подлежащих регистрации;

3) разработку и тиражирование документов для сбора данных;

4) выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение;

5) метод, средства получения и контроля данных;

6) круг исполнителей и их инструктаж;

7) календарный план работы и сроки выполнения отдельных видов работ.

5.Формы, виды и способы статистического наблюдения.

Статистическая отчетность

Основная форма статистического наблюдения, которая заключается в получении статистическими органами данных от единиц наблюдения. Данные поступают в органы статистики от предприятий и организаций в виде обязательных отчетов об их деятельности. Отчётные документы утверждаются Министерством финансов РФ и Госкомстатом РФ. Методы и формы организации статистической отчетности дифференцируются применительно к различным типам предприятий и формам предпринимательства. Основными формами ответности являются бухгалтерский балансиотчет о прибылях и убытках.

Специально организованное наблюдение

Заключается в получении данных, которые в силу тех или иных причин не вошли в отчетность или для проверки данных отчетности. Представляет собой сбор данных посредством переписей и единовременных учетов.

Регистровое наблюдение

Основано на ведении статистического регистра, с помощью которого осуществляется непрерывный статистический учет за долговременными процессами, имеющими фиксированное начало, стадию развития и фиксированное окончание.

Виды статистического наблюдения

Статистические наблюдения подразделяются на виды по следующим признакам:

по времени регистрации данных;

по полноте охвата единиц совокупности;

Виды статистического наблюдения по времени регистрации:

Текущее (непрерывное) наблюдение - проводится для изучения текущих явлений и процессов. Регистрация фактов осуществляется по мере их свершения. (регистрация семейных браков и разводов)

Прерывное наблюдение - проводится по мере необходимости, при этом допускаются временные разрывы в регистрации данных:

 Периодическое наблюдение - проводится через сравнительно равные интервалы времени (перепись населения).

 Единовременное наблюдение - осуществляется без соблюдения строгой периодичности его проведения.

По полноте охвата единиц совокупности различают следующие виды статистического наблюдения:

Сплошное наблюдение - представляет собой сбор и получение информации обо всех единицах изучаемой совокупности. Характеризуется высокими материальными и трудовыми затратами, недостаточной оперативностью информации. Применяется при переписи населения, при сборе данных в форме отчетности, охватывающей крупные и средние предприятия разных форм собственности.

Несплошное наблюдение - основано на принципе случайного отбора единиц изучаемой совокупности, при этом в выборочной совокупности должны быть представлены все типы единиц, имеющихся в совокупности. Имеет ряд преимущств перед сплошным наблюдением: сокращение временных и денежных затрат.

Несплошное наблюдение подразделяется на:

Выборочное наблюдение - основано на случайном отборе единиц, которые подвергаются наблюдению.

Монографическое наблюдение - заключается в обследовании отдельных единиц совокупности, характеризующихся редкими качественными свойствами. Пример монографического наблюдения: характеристика работы отдельных предприятий, для выявления недостатков в работе или тенденций развития.

Метод основного массива - состоит в изучении самых существенных, наиболее крупных единиц совокупности, имеющих по основному признаку наибольший удельный вес в изучаемой совокупности.

Метод моментных наблюдений - заключается в проведении наблюдений через случайные или постоянные интервалы времени с отметками о состоянии исследуемого объекта в тот или иной момент времени.

Способы статистического наблюдения

Способы получения статистической информации:

Непосредственное статистическое наблюдение - наблюдение, при котором сами регистраторы путем непосредственного замера, взвешивания, подсчета устанавливают факт подлежащий регистрации.

Документальное наблюдение - основано на использовании различного рода документов учетного характера. Включает в себя отчетный способ наблюдения - при котором предприятия представляют статистические отчеты о своей деятельности в строго обязательном порядке.

Опрос - заключается в получении необходимой информации непосредственно от респондента.

Существуют следующие виды опроса:

Экспедиционный - регистраторы получают необходимую информацию от опрашиваемых лиц и сами фиксируют ее в формулярах.

Способ саморегистрации - формуляры заполняются самими респондентами, регистраторы только раздают бланки и объясняют правила их заполнения.

Корреспондентский - сведения в соответствующие органы сообщает штат добровольных корреспондентов.

Анкетный - сбор информации осуществляется в виде анкет, представляющих собой специальные вопросники, удобен в случаях, когда не требуется высокая точность результатов.

Явочный - заключается в предоставлении сведений в соответствующие органы в явочном порядке.

6.Точность статистического наблюдения и виды его ошибок.

Точность статистического наблюдения - это степень соответствия величины какого-либо показателя, определенной по материалам статистического наблюдения, действительной его величине.

Информация, полученная в ходе статистического наблюдения может не отвечать действительности, а расчетные значения показателей не соответствовать фактическим значениям.

Расхождение между расчетным значением и фактическим называется ошибкой наблюдения .

В зависимости от причин возникновения различают ошибки регистрации и ошибки репрезентативности . Ошибки регистрации характерны как для сплошного, так и для несплошного наблюдения, а ошибки репрезентативности - только для несплошного наблюдения. Ошибки регистрации, как и ошибки репрезентативности, могут быть случайными и систематическими .

Ошибки регистрации - представляют собой отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и его фактическим значением. Ошибки регистрации бывают случайными (результат действий случайных факторов - перепутаны строки например) и систематическими (проявляются постоянно).

Ошибки репрезентативности - возникают, когда отобранная совокупность недостаточно точно воспроизводит исходную совокупность. Характерны для несплошного наблюдения и заключаются в отклонении величины показателя исследуемой части совокупности от его величины в генеральной совокупности.

Случайные ошибки - являются результатом действия случайных факторов.

Систематические ошибки - всегда имеют одинаковую направленность к увеличению или уменьшению показателя по каждой единице наблюдения, вследствие чего значение показателя по совокупности в целом будет включать накопленную ошибку.

Способы контроля:

Счетный (арифметический) - проверка правильности арифметического расчета.

Логический - основан на смысловой взаимосвязи между признаками.

7.Основное содержание и программа статистической сводки.

Статистическая сводка является следующим после статистического наблюденияэтапом статистической работы. Её задача заключается в том, чтобы привести собранную информацию и материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей изучаемойсовокупности.

Статистическая сводка - комплекс последовательных операций по первичной обработке данных с целью выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению. Это научно-организованная обработка материаловнаблюдения, включающая подсчет групповых и общих итогов, систематизацию, группировку данных и составлениетаблиц.

Виды сводки

Различают простую и сложную сводку:

При простой сводке производится подсчет общих итогов по изучаемойсовокупности.

При сложной сводке производится группировка единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всей совокупности, и представление результатов группировки в видестатистических таблиц.

Сводка называется децентрализованной если единое руководство работой осуществляется из центра, а непосредственная работа проводится на местах (обычно используется при обработке статистической отчетности). Если же сбор и обработка данных проводится в одном месте, то сводка называетсяцентрализованной . Централизованная сводка обычно используется для обработки материалов единовременных статистических обследований.

Проведению статистической сводки и группировки предшествует разработка программы статистического наблюдения, состоящая из нескольких этапов: выбор группировочного признака, разработка системы статистических показателей.

Статистическая сводка должна проводиться по определенной программе и плану.

Сводка состоит из следующих этапов:

Выбор группировочного признака;

Определение порядка формирования групп;

Разработка системы статистических показателей для характеристики отдельных групп и совокупности в целом;

Разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Сводка статистических материалов осуществляется на основе научно разработанной программы.

Программа статистической сводки включает: выбор группировочных признаков; определение порядка формирования групп; перечень показателей, которые надо подсчитать для характеристики групп и объекта в целом; дифференциацию территориальных границ, в которых надо произвести разработку материала (область, край, республика и т.п.); степень детализации ведомственной подчиненности, в пределах которой должны быть сведены материалы.

Содержание программы сводки определяется теми задачами, которые поставлены перед данным конкретным исследованием. Так, сводка данных уголовно-правовой статистики должна дать все материалы, которые нужны как федеральным правоохранительным органам и органам юстиции (МВД России, прокуратуре РФ, Верховному Суду РФ, Минюсту России), так и их структурам в субъектах Федерации для определения количественно-качественных параметров правонарушений и эффективного управления процессом поддержания в стране режима законности.

8.Виды статистических группировок и принципы их построения.

Понятие и виды группировки

Чаще всего простые итоговые сводки не удовлетворяют исследователя, так как они дают слишком общие представления об изучаемом явлении. Поэтому статистический материал подвергается группировке.

Группировка - это метод, при котором вся исследуемая совокупность разделяется на группы по какому-то существенномупризнаку. Например, группировка предприятий по формам собственности или группировка населения по размеру среднедушевого дохода.

Группировка создаёт основу для последующей сводки и анализа данных.

Третий этап статистического исследования состоит в том, что с помощью обобщающих обобщающих статистических показателей: относительныхисредних величин,показателей вариациии динамики,экономических индексов, а также с помощью табличного и графического методов осуществляется анализ полученных данных.

Группировка статистических данных

Группировка - это метод, при котором всяисследуемая совокупностьразделяется на группы по какому-то существенному признаку.

Признак, по которому осуществляется группировка называется группировочным признаком или основанием группировки.

Группировка представляет собой способ подразделения рассматриваемой совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы. Это делается с целью изучения структуры этой совокупности либо взаимосвязей между отдельными элементами этой совокупности. С помощью группировки можно выявить влияние отдельных единиц на средние итоговые показатели. Так, например, группировка рабочих данной организации по уровнюпроизводительности трудаиспользуется с целью выявления влияния высокой производительности труда отдельных рабочих на среднюю производительность по организации и для определения резерва, кроющегося в повышении производительности труда всех рабочих до уровня передовых рабочих.

Как будет показано в статьях данного сайта, наибольшее распространение в экономическом анализе имеет группировка по факторам, связанным:

с трудовыми ресурсами, т.е. с живым трудом;

со средствами труда, т.е. с основными производственными фондами;

с предметами труда, т.е. сматериальными ресурсами.

Эти три группы факторов оказывают влияние на объем продукции, выпускаемой даннойорганизацией.

Виды группировок

Выбор группировочного признака зависит от цели данной группировки и предварительного экономического анализа явления.

В зависимости от степени сложности массового явления и задач анализа - группировки могут производится по одному или нескольким признакам:

Если производится группировка только по одному признаку, то она называется простой .

Если по двум и более признакам, то такая группировка называется сложной или комбинационной .

В зависимости от решаемых задач различают типологические, структурные и аналитические группировки:

Типологическая группировка - представляет собой разделение исследуемой совокупности на однородные группы. (группировка предприятий по формам собственности)

Структурная группировка - группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-то варьирующему признаку. (группировка населения по уровню дохода). Анализ статистических данных структурных группировок, взятых за ряд периодов показывает изменение структуры изучаемых явлений, то есть структурные сдвиги.

Аналитическая (факторная) группировка - позволяет выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками. (группировка банков по сумме уставного капитала, величине активов и балансовой прибыли)

В процессе проведения экономического анализа, как правило, применяются два основных вида группировок:структурные и аналитические .

Структурные группировки используются с целью исследования состава и структуры совокупности данных, а также с целью изучения тех изменений в этой совокупности, которые имеют место в соответствии с выбранным изменяющимся признаком.

Аналитические же группировки используются для исследования взаимных связей, существующих между показателями, характеризующими рассматриваемую совокупность данных. В этих условиях один из показателей является обобщающим, результативным, а другие показатели рассматриваются как факторы, влияющие на обобщающий показатель.

Принципы построения группировок

1. Выбор группировочного признака

В зависимости от вида группировочных признаков различают группировки по количественным и качественным (атрибутивным) признакам.

2. Определение числа групп:

Если в основании группировки атрибутивный (качественный) признак, то количество групп равняется количеству значений этого признака

Если в основании группировки лежит количественный признак, то число групп определяют по формуле Стерджесса :

Получаем следующее соотношение:

3. Выбор интервала группировки:

Интервал группировки - это значение варьирующего признака, лежащее в определенных пределах. Нижняя граница интервала - это значение наименьшего признака в интервале. Верхняя граница - это наибольшее значение в интервале.

Величина интервала - это разница между верхней и нижней границами.

Интервалы группировок могут быть равными и неравными. Равные интервалы применяются в тех случаях, когда значение количественного признака внутри совокупности изменяется равномерно.

Величина равных интервалов определяется по формуле:

Правила округления интервалов:

Если интервал имеет один знак ДО запятой, то полученное значение округляется до десятых (0,88 = 0,9; 8,715 = 8,7)

Если величина интервала имеет два знака ДО запятой, то полученное значение округляется до целых (11,11 = 11; 29,98 = 30)

Если интервал трех, четырех и более значимое число, то интервал принимают кратным 50 или 100

Интервалы бывают открытые и закрытые. Закрытым считается интервал, в котором есть и нижняя и верхняя границы, в противном случае интервал считается открытым. При решении задач неизвестную границу открытого интервала определяют по величине смежного с ним интервала.

Классификация

От группировок следует отличать классификацию. Классификация является основой группировок.

Классификацией называется систематизированное распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, разряды на основании их сходства и различия. Отличительной чертой классификации является то, что в основу ее кладется качественный признак.

Пример . Распределение предприятий по региона по величине розничного товарооборота в текущем году.

Если заранее не задано число групп , то для определения количества групп можно использовать формулу Стерджесса:

где - чило единиц совокупности.

Величину интервала определяют по следующей формуле:

Результаты представим в табличной форме.

Вторичная группировка

На практике иногда приходится пользоваться уже имеющимися группировками, которые могут быть несопоставимы из-за неодинаковых границ интервалов или различного количества выделяемых групп. Для приведения таких группировок к сопоставимому виду используется метод вторичной группировки.

Вторичная группировка заключается в образовании новых групп на основе ранее произведенной группировки.

Во вторичной группировке применяются два способа образования новых групп:

Первый способ состоит в укреплении первоначальных интервалов. Это наиболее простой и распространенный способ вторичной группировки.

Второй способ называется методом долевой перегруппировки и состоит в том, что за каждой группой закрепляется определенная доля единиц совокупности.

Пример 1

Имеется группировка сотрудников двух управлений одного из банков по размеру месячной заработной платы.

Данные группировки сотрудников являются несопоставимыми, так как в приведенных группировках различные интервалы группировки и неодинаковое количество образованных групп.

Произведем вторичную группировку способом укрупнения интервалов:

При вторичной группировки способом долевой перегруппировки устанавливаем новые интервалы распределения работников по размеру месячнойзаработной платы, при этом за каждым интервалом закрепляем определенную долю единиц совокупности:

9.Построение интервального вариационного ряда.

Если изучаемая случайная величина является непрерывной, то ранжирование и группировка наблюдаемых значений зачастую не позволяют выделить характерные черты варьирования ее значений. Это объясняется тем, что отдельные значения случайной величины могут как угодно мало отличаться друг от друга и поэтому в совокупности наблюдаемых данных одинаковые значения величины могут встречаться редко, а частоты вариантов мало отличаются друг от друга.

Нецелесообразно также построение дискретного ряда для дискретной случайной величины, число возможных значений которой велико. В подобных случаях следует строитьинтервальный вариационный ряд распределения.

Для построения такого ряда весь интервал варьирования наблюдаемых значений случайной величины разбивают на ряд частичных интервалов и подсчитывают частоту попадания значений величины в каждый частичный интервал.

Интервальным вариационным рядом называют упорядоченную совокупность интервалов варьирования значений случайной величины с соответствующими частотами или относительными частотами попаданий в каждый из них значений величины.

Для построения интервального ряда необходимо:

определить величину частичных интервалов;

определить ширину интервалов;

установить для каждого интервала его верхнюю инижнюю границы ;

сгруппировать результаты наблюдении.

1 . Вопрос о выборе числа и ширины интервалов группировки приходится решать в каждом конкретном случае исходя изцелей исследования,объема выборки истепени варьирования признака в выборке.

Приблизительно число интервалов k можно оценить исходя только из объема выборкиn одним из следующих способов:

по формуле Стержеса :k = 1 + 3,32·lg n ;

с помощью таблицы 1.

Таблица 1

2 . Обычно предпочтительны интервалы одинаковой ширины. Для определения ширины интерваловh вычисляют:

размах варьирования R - значений выборки:R = x max - x min ,

где x max иx min - максимальная и минимальная варианты выборки;

ширину каждого из интервалов h определяют по следующей формуле:h = R/k .

3 .Нижняя граница первого интервалаx h1 выбирается так, чтобы минимальная варианта выборкиx min попадала примерно в середину этого интервала:x h1 = x min - 0,5·h .

Промежуточные интервалы получают прибавляя к концу предыдущего интервала длину частичного интервалаh :

x hi = x hi-1 +h .

Построение шкалы интервалов на основе вычисления границ интервалов продолжается до тех пор, пока величина x hi удовлетворяет соотношению:

x hi < x max + 0,5·h .

4 . В соответствии со шкалой интервалов производится группирование значений признака - для каждого частичного интервала вычисляется сумма частотn i вариант, попавших вi -й интервал. При этом в интервал включают значения случайной величины, большие или равные нижней границе и меньшие верхней границы интервала.

10.Виды статистических рядов распределения.

Статистические ряды распределения являются одним из наиболее важных элементов статистики. Они представляют собой составную часть метода статистических сводок и группировок, но по сути ни одно из статистических исследований невозможно произвести, не представив первоначально полученную в результате статистического наблюдения информацию в виде статистических рядов распределения.

Первичные данные обрабатываются в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по роду существенных признаков для дальнейшего осуществления анализа и прогнозирования; производится сводка и группировка; статистические данные оформляются с помощью рядов распределения в таблицы, в результате чего информация представляется в наглядном рационально изложенном виде, удобном для использования и дальнейшего исследования; строятся различного рода графики для наиболее наглядного восприятия и анализ информации. На основе статистических рядов распределения вычисляются основные величины статистических исследований: индексы, коэффициенты; абсолютные, относительные, средние величины и т.д., с помощью которых можно проводить прогнозирование, как конечный итог статистических исследований.

Таким образом статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа. Понимание данного метода и навыки его использования необходимы для проведения статистических исследований.

[редактировать]

ПОНЯТИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЯДОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ И ИХ ВИДЫ.

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения. Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта.

В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на следующие:

Атрибутивные (качественные);

Вариационные (количественные)

Дискретные;

Интервальные.

Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. При этом вариационные ряды по способу построения бывают дискретными (прерывными) и интервальными (непрерывными). Дискретный ряд распределения - ряд, который основан на прерывной вариации признака, т.е. в котором значение признака выражено целым числом (тарифный разряд рабочих, число касс в магазине, число раскрытых преступлений и т.д.).

Интервальный ряд распределения - ряд, базирующийся на непрерывно изменяющемся значении признака, имеющего любые (в том числе и дробные) количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.

Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.

Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Частота - это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот составляет объем ряда распределения.

11.Графическое представление рядов распределения.

Ряд распределения - представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку.

В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения различают атрибутивные и вариационные ряды распределения:

Атрибутивными - называют ряды распределения, построенные по качественными признакам.

Ряды распределения, построенные в порядке возрастания или убывания значений количественного признака называютсявариационными .

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 содержитсяколичество 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.

Графическое изображение рядов распределения

Наглядно ряды распределения представляются при помощи графических изображений.

Ряды распределения изображаются в виде:

Полигона

Гистограммы

Кумуляты

Полигон

При построении полигона на горизонтальной оси (ось абсцисс) откладывают значения варьирующего признака, а на вертикальной оси (ось ординат) - частоты или частости.

Полигон на рис. 6.1 построен по данным микропереписи населения России в 1994 г.