- •Тема 4. Динамические ряды.
- •4.1 Понятие о динамических рядах и их классификация.
- •4.2 Темпы роста и их вычисление.
- •4.3 Темпы прироста.
- •Тема 5. Индексы в статистике
- •5.1. Понятие об индексе
- •5.2. Общие и индивидуальные индексы
- •5.3. Агрегатный индекс
- •5.4. Система взаимосвязанных индексов.
- •Тема 6. Связи и корреляционные отношения
- •6.1. Виды связей
- •6.2 Методы изучения связей
- •6.3 Параметры корреляционного управления
Тема 6. Связи и корреляционные отношения
6.1. Виды связей
В статистике связи классифицируются по степени их тесноты. Исходя из этого различают функциональную (полную) и статистическую (неполную, корреляционную) связь.
Функциональная связь – такая связь, при которой значение результативного признака целиком определяется значением факторного (например, площадь круга). Она полностью сохраняет свою силу и проявляется во всех случаях наблюдения и для всех единиц наблюдения. Каждому значению факторного признака соответствует одно или несколько определенных значений результативного признака.
Для корреляционной связи характерно то, что одному и тому же значению факторного признака может соответствовать сколько угодно различных значений результативного признака. Здесь связь проявляется лишь при достаточно большом количестве наблюдений и лишь в форме средней величины.
По направлению изменений факторного и результативного признака различают связь прямую и обратную.
Прямая связь – такая связь, при которой с изменением значений факторного признака в одну сторону, в ту же сторону меняется и результативный признак.
Обратная связь – такая связь, при которой с увеличением (уменьшением) факторного признака происходит уменьшение (увеличение) результативного признака.
По аналитическому выражению выделяются две основные формы связи:
– прямолинейная (выражается уравнением прямой);
– криволинейная (описывается уравнениями кривых линий – гипербол, парабол, степенных функций).
6.2 Методы изучения связей
Описательные (механические) методы
К ним относятся: (1) метод приведения параллельных рядов,
(2) балансовый метод,
(3) графический метод,
(4) метод аналитической группировки.
Наибольший эффект достигается при комбинировании нескольких методов.
(1) Метод приведения параллельных рядов
Приводится ряд данных по одному признаку и параллельно с ним – по другому признаку, связь с которым предполагается. По вариации признака в первом и втором ряду судят о наличии связи признаков. Такой метод позволяет вывести только направление связи, но не измерить ее.
(2) Балансовый метод
Взаимосвязь может быть также охарактеризована с помощью балансов.
Пример: межрайонная связь.
-
Р-н приб.
Р-н отпр.
А
Б
В
Г
Итого отправлено
А
20
100
80
60
260
Б
50
30
40
70
190
В
40
60
25
80
205
Г
100
50
90
35
275
Итого прибыло
210
240
235
245
930
(3) Графический метод
Может использоваться как самостоятельно, так и совместно с другими методами.
Если конкретные данные перенести на график, то полученное изображение называется полем корреляции. На оси абсцисс откладывается значение факторного признака, а на оси ординат – результативного. Каждая единица, обладающая определенным значением факторного и результативного признака, обозначается точкой.
Беспорядочное расположение говорит об отсутствии связи. Наоборот, чем сильнее связь, тем теснее точки группируются вокруг определенной линии.
(4) Метод аналитической группировки
Сначала выбираются два признака: факторный и результативный. Пол факторному признаку производится группировка, а по результативному – подсчет средних или относительных величин.
Путем сопоставления характера изменений значений факторного и результативного признака можно сделать вывод о наличии связи и ее направлении. При помощи метода аналитической группировки можно сделать вывод и о тесноте связи.
Пример: среднегодовая з/п работников-текстильщиков в 1849 г.
-
Группы предприятий по числу работников
З/п в рублях
более 1000
219
501– 1000
204
101 – 500
198
51 – 100
188
24 – 50
192
менее 20
164
Аналитические методы
Это основные методы изучения связи. Они делятся на непараметрические и параметрические.
Непараметрические
Их еще называют ранговыми методами. Они связаны с расчетами различных коэффициентов. Применяются как отдельно, так и совместно с параметрическими. Особенно эффективны непараметрические методы, когда необходимо измерить связь между качественными признаками. Они проще в вычислении и не требуют никаких предположений о законе распределения исходных статистических данных, т.к. при их расчете оперируют не самими значениями признаков, а их рангами, частотами, знаками и т.д