- •ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СТАТИСТИКИ
- •ПРЕДИСЛОВИЕ
- •Глава 1. ПОНЯТИЕ О СТАТИСТИКЕ
- •1.1. Что такое статистика
- •1.2. Статистическая закономерность. Статистические совокупности
- •1.3. Признаки и их классификация
- •1.4. Определение предмета статистики — основа статистической методологии
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •2 Глава. ОРГАНИЗАЦИЯ СТАТИСТИКИ. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ
- •2.1. Организация государственной статистики в Российской Федерации
- •2.2. Важнейшие международные организации и их статистические службы
- •2.3. Требования, предъявляемые к собираемым данным. Формы организации и виды статистического наблюдения
- •2.5. Статистическая отчетность
- •2.6. Ошибки статистического наблюдения. Методы контроля данных наблюдения
- •2.7. Реформирование российской государственной Статистики
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •3. Глава. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
- •3.1. Сущность и значение статистических показателей.
- •3.2. Классификация статистических показателей
- •3.3. Общие принципы построения относительных статистических показателей
- •3.4. Понятие о системах статистических показателей
- •3.5. Функции статистических показателей
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •4 Глава. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ: ТАБЛИЦЫ И ГРАФИКИ
- •4.1. Статистические таблицы
- •4.2. Основные виды графиков
- •4.3. Картограммы и картодиаграммы
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •5 Глава. СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ И ИЗУЧЕНИЕ ВАРИАЦИИ
- •5.1. Однородность и вариация массовых явлений
- •5.2. Средняя арифметическая величина
- •5.4. Средняя величина как выражение закономерности
- •5.5. Вариация массовых явлений
- •5.6. Построение вариационного ряда. Виды рядов. Ранжирование данных
- •5.7. Структурные характеристики вариационного ряда
- •5.8. Показатели размера и интенсивности вариации
- •5.9. Моменты распределения и показатели его формы
- •5.10. Предельно возможные значения показателей вариации и их применение
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •6 Глава. ГРУППИРОВКА
- •6.1. Значение и сущность группировки
- •6.2. Виды группировок
- •6.3. Многомерные группировки
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •7 Глава. ВЫБОРОЧНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ. ИСПЫТАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ
- •7.1. Причины применения выборочного наблюдения. Дескриптивная статистика и статистический вывод
- •7.2. Способы отбора, обеспечивающие репрезентативность выборки. Виды выборки
- •7.3. Ошибка выборки
- •7.4. Влияние вида выборки на величину ошибки выборки
- •7.5. Задачи, решаемые при применении выборочного метода
- •7.6. Распространение данных выборочного наблюдения на генеральную совокупность
- •7.8. Примеры применения выборочного метода
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •8 Глава. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
- •8.1. Общие понятия
- •8.2. Проверка гипотезы о законе распределения
- •8.3. Проверка гипотезы о связи на основе критерия X2 (хи-квадрат)
- •8.4. Проверка гипотезы о средних величинах
- •8.5. Основы дисперсионного анализа
- •8.6. Некоторые непараметрические критерии
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •9.1. Понятие о статистической и корреляционной связи
- •9.2. Условия применения и ограничения корреляционно-регрессионного метода
- •9.4. Вычисление и интерпретация параметров парной линейной регрессии
- •9.5. Статистическая оценка надежности параметров парной регрессии и корреляции
- •9.6. Применение линейного уравнения парной регрессии
- •9.7. Вычисление параметров парной линейной регрессии на основе аналитической группировки
- •9.8. Параболическая корреляция
- •9.9. Гиперболическая корреляция
- •9.10. Множественное уравнение регрессии
- •9.11. Меры тесноты связей в многофакторной системе
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •10 Глава. СИСТЕМЫ РЕГРЕССИОННЫХ УРАВНЕНИЙ
- •10.1. Понятие о системах регрессионных уравнений
- •10.2. Проблемы решения систем взаимосвязанных уравнений
- •10.4. Косвенный метод наименьших квадратов
- •10.5. Двойной метод наименьших квадратов
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •11 Глава. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ НЕКОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПЕРЕМЕННЫХ
- •11.1. Зависимость методов измерений связей от уровня измерения переменных
- •11.2. Измерение связи между двумя дихотомическими переменными
- •11.5. Другие меры связей между номинальными переменными
- •11.6. Коэффициенты корреляции рангов
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •12 Глава. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ДИНАМИКИ
- •12.1. Виды динамических рядов. Сопоставимость данных в изучении динамики
- •12.2. Элементы динамики: основная тенденция и колебания
- •12.3. Показатели, характеризующие тенденцию динамики
- •12.4. Особенности показателей динамики для рядов, состоящих из относительных уровней
- •12.5. Средние показатели тенденции динамики
- •12.6. Методы выявления типа тенденции динамики
- •12.7. Методика измерения параметров тренда
- •12.8. Методика изучения и показатели колеблемости
- •12.9. Измерение устойчивости в динамике
- •12.10. Сезонные колебания и полное разложение дисперсии уровней динамического ряда
- •12.11. Прогнозирование на основе тренда и колеблемости
- •12.12. Корреляция рядов динамики
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •13 Глава. ИНДЕКСЫ
- •13.1. Понятие индекса
- •13.2. Индекс как показатель центральной тенденции (индекс средний из индивидуальных)
- •13.3. Агрегатные индексы. Система индексов
- •13.4. Свойства индексов
- •13.5. Индексный анализ взвешенной средней. Индекс структуры
- •13.6. Построение индексов при обобщении данных по единицам совокупности и по элементам
- •13.7. Границы и условия применения индексного метода
- •13.8. Комплексное использование индексного и регрессионного методов анализа
- •13.9. Примеры использования индексов в экономико-статистических расчетах
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •14 Глава. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ СТРУКТУРЫ СОВОКУПНОСТИ И ЕЕ ИЗМЕНЕНИЙ
- •14.1. Показатели простой (одномерной) структуры
- •14.2. Показатели иерархической (древовидной) структуры
- •14.3. Показатели балансовой структуры
- •14.4. Показатели многомерной структуры с пересекающимися признаками
- •14.6. Показатели концентрации, специализации, монополизации. Многомерная структура
- •14.7. Абсолютные и относительные показатели изменения структуры
- •14,8. Ранговые показатели изменения структуры
- •РЕЗЮМЕ
- •РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
- •ПРИЛОЖЕНИЯ
- •1. Статистико-математические таблицы
1.4. Определение предмета статистики — основа статистической методологии
Как уже отмечалось, предметом статистического изучения всегда выступает совокупность явлений. Как правило, она включает в себя несколько частных совокупностей, представляющих особые типы явлений, иначе говоря, особые модификации изучаемой закономерности. Единицы разных частных совокупностей в рамках общего качества отличаются кругом признаков и их значений.
В большинстве случаев правильным будем представление частной совокупности (однородной группы), состоящей из ядра и окружающих его явлений — слоя. Ядро — концентрированное выражение всех специфических свойств типа (группы), определяющих качественное отличие данного типа от всех иных. Кроме единиц, составляющих ядро, тип включает явления переходного качества («слой»), принадлежность которых к данному типу может быть установлена с определенной вероятностью. Подобные явления образуют, так сказать, «полосу размыва» между типами.
Среди студентов можно встретить тип «идеальный студент»: прекрасно учится, много читает, хороший товарищ. Есть студенты не такие разносторонние, для которых важны только специальные знания; есть и другие типы. «Качество» одних студентов, их принадлежность к тому или иному типу можно определить практически безошибочно, тогда как других бывает трудно отнести к какому-то типу. Они-то и представляют собой явления переходного качества.
Соотношение между ядром и его окружением в разных типах будет, конечно, различным: это зависит от устойчивости типа, длительности его существования, взаимодействия с другими типами той же совокупности, с другими совокупностями. Однако ядро должно составлять большинство единиц того или иного типа, так как именно ядро определяет «лицо» типа, его характерные свойства.
Социально-экономическая статистика изучает совокупности однокачественных явлений в конкретных условиях места и времени. Таким образом, статистика располагает всегда ограниченным числом данных. Каждое явление возникает как результат множества факторов. В естественных науках
27
можно проследить интересующие взаимосвязи с помощью специально проведенных лабораторных экспериментов, которые называют активными экспериментами, так как исследователь практически полностью контролирует ход эксперимента и может выделить в более или менее чистом виде влияние каждого из выбранных факторов, элиминируя влияние остальных. Иная ситуация в социально-экономических исследованиях. «При анализе экономических форм нельзя пользоваться ни микроскопом, ни химическими реактивами. То и другое должна заменить сила абстракции», — писал К. Маркс (Маркс К., Энгельс Ф. Соч. — 2-е изд. — Т. 23. — С. 4). Применяя различные методы анализа, мы проводим «пассивный» эксперимент, причем ни один метод не позволяет определить «чистый» вклад каждого из факторов по отдельности в совокупный результат.
В центре социально-экономических явлений и процессов находится человек со своими субъективными установками, активным воздействием на окружающий мир; это делает достоверность данных важнейшей проблемой статистики. Обобщая сказанное, можно указать следующие особенности социально-экономических явлений: 1) сложность их материальной природы, многообразие количественных и качественных определений; 2) ограниченность численности; 3) динамичность; 4) многообразие видов и форм, в которых проявляются единые по своей сущности процессы, отсюда — разделение на частные совокупности, на группы особого качества; 5) взаимосвязанность явлений и признаков; невозможность элиминирования действия факторов и раздельной оценки их действия.
Специфика предмета статистики обусловливает специфику статистического метода. Он включает сбор данных (статистическое наблюдение), их обобщение, представление, анализ и интерпретацию.
Статистические данные могут быть взяты из публикаций, а можно собрать новую информацию по каждой единице совокупности (фирме, человеку, виду продукции, товару). Получение исходных данных является одной из наиболее трудных и важных задач, которые встают перед статистикой. Главное — использовать те данные, которым можно доверять. 28
Обобщение данных наблюдения включает группировку — разграничение общей совокупности на группы однородных единиц и сводку — обобщение значений признаков в сводные статистические показатели для характеристики каждой частной совокупности, группы и совокупности в целом (гл. 3, 5, 6). Часто данные можно получить лишь выборочным методом, а затем по выборке составить суждение о генеральной совокупности, из которой формировалась выборка. Нередко приходится идти путем испытания статистических гипотез, выдвигая предположения о свойствах генеральной совокупности и проверяя их с помощью статистикоматематических критериев (гл. 7 и 8).
Для того чтобы пользоваться результатами обобщения или непосредственно исходной информацией, данные должны быть представлены в подходящей форме, компактно и наглядно. С этой целью строятся таблицы и графики (гл. 4).
Процесс анализа охватывает все стадии статистического исследования. Каждый следующий этап статистической работы зависит от предыдущего. Этап обобщения данных оказывает влияние на статистическое наблюдение — ведь именно тем, что мы хотим получить в результате исследования, определяются границы объекта наблюдения, программа наблюдения (какие признаки мы будем регистрировать у единиц совокупности). Выделение типов в результате классификации или группировки данных обеспечивает их однородность. Тем самым создается основа для расчета сводных показателей, анализа вариации и связей. Однородность обобщаемых данных определяет устойчивость всех статистических показателей. Например, очевидно, что устойчивость значения среднего надоя молока будет разной в том случае, если показатель рассчитан в целом по России или по отдельным территориям, скажем, федеральным округам с достаточно однородными природноклиматическими условиями.
При изучении связей статистика помогает установить круг важнейших факторов, измерить хотя бы и условно силу их влияния (гл. 9, 11). В решении этой задачи всегда существует опасность установления ложных связей — принять за причину просто сопутствующие явления. Например, считать черного кота или разбитое зеркало предвестием неудач.
29
Важным направлением анализа является изучение динамики. Чтобы предсказать развитие в будущем (сколько автомобилей будет произведено и продано на внутреннем рынке, какова будет численность населения в 2005 г. и т.д.), нужно знать фактическую динамику в прошлом: как изменялись показатели, имелась ли тенденция в их изменении, каков характер колеблемости данных.
Каждый шаг исследования завершается интерпретацией полученных результатов: какое заключение можно сделать исходя из проведенного анализа, что говорят нам цифры — подтверждают ли они исходные предположения или открывают что-то новое? Интерпретация данных ограничена исходным материалом. Если заключения основаны на данных выборки, то она должна быть репрезентативной, чтобы выводы были отнесены к совокупности в целом (гл. 7). Статистика позволяет выяснить все то полезное, что содержится в исходных данных, и определить, что и как можно использовать в принятии решений.
РЕЗЮМЕ
Термин «статистика» может означать массовые данные, отрасль знаний, область профессионального занятия.
Статистика выделилась как самостоятельная наука во второй половине XVIII в.
Статистика — наука о методах сбора, представления, обработки и анализа данных. Статистические методы адаптируются к изучаемым явлениям.
Статистическая наука включает общую теорию статистики (дескриптивную статистику), теорию вероятностей, математическую статистику. Возможны выделения и других разделов этой области знания.
Предмет статистики — статистическая совокупность, т.е. множество однокачественных варьирующих явлений. Могут изучаться пространственные, панельные, временные данные. В статистической совокупности реализуется статистическая закономерность, которая проявляется при обобщении множества явлений. Это свойство статистической закономерности получило название закона больших чисел. Статистическая закономерность обладает устойчивостью, повторяемостью.