- •Анотация к электронному учебнику «Основы системного анализа» Авторы: Белякова н.В. И Сысова е.Л.
- •Оглавление
- •Глава 7 Качественные методы исследования
- •Глава 8 Количественные методы исследования
- •Глава 9 Графические методы
- •Глава 10 Системный подход к задачам управления. Управленческие решения
- •1.2 Предмет и объект, цели и задачи системного анализа
- •1.3 Структура и разновидности системного анализа
- •Глава 2 Общие понятия системного анализа
- •2.1 Основные понятия системного анализа
- •2.2 Классификации систем
- •Классы систем:
- •2.3 Свойства системы и закономерности функционирования систем
- •Закономерности, связанные со структурой систем:
- •Энтропийные закономерности
- •Закономерности развития
- •Л.Фон Берталанфи
- •Общие закономерности
- •Глава 3 Экономические системы
- •3.1 Понятие организации, как системы
- •Характеристики организации
- •Организации с точки зрения са:
- •Виды организационных структур
- •С сильными связями
- •Со слабыми связями
- •Внешняя среда организационных систем
- •По характеру действия
- •3.3 Задачи управления организационными системами
- •Глава 4 Основные законы и принципы управления сложными системами
- •4.1 Сущность принципов системного подхода и системного анализа
- •4.2 Закон «необходимого разнообразия»
- •4.3 Принцип «черного ящика»
- •Глава 5 Системный анализ в управлении и экономике сферы сервиса
- •5.1 Системный анализ в управлении и экономике сферы сервиса
- •5.2 Основные понятия и составляющие сферы сервиса
- •Структура сферы услуг
- •Специфика сферы услуг
- •Динамика развития сферы сервиса
- •Глава 6 Модели и методы системного анализа
- •6.1 Модели и моделирование
- •6.1.1 Понятие модели и моделирование
- •6.1.2 Классификация моделей Признаки, по которым классифицируются модели:
- •1 Классификация - по признаку « Область использования»
- •1.1. Учебные: наглядные пособия, обучающие программы, различные тренажеры;
- •2 Классификация - по признаку «Учет фактора времени и области использования»
- •3 Классификация - по признаку «По способу представления»
- •6.1.3 Моделирование
- •Оценка соответствия модели реальности (адекватность модели). Метод статистических испытаний (Монте Карло)
- •6.1.5 Построение модели изучаемой системы в общем случае
- •6.2 Приемы и методы системного анализа
- •6.2.1 Понятия метода, методики и методологии
- •6.2.2 Приемы системного анализа
- •6.2.3 Классификация методов системного анализа
- •Глава 7 Качественные методы исследования
- •7.1 Методы типа «мозгового штурма»
- •7.2 Методы сценариев
- •7.3 Метод морфологического анализа
- •7.4 Метод наблюдения
- •7.5 Метод деловых игр (игровое моделирование)
- •Пример деловой игры «Строительство башни»
- •7.6 Экспертные оценки качества
- •7.6.1 Виды шкал. Шкала порядка
- •Виды шкал:
- •Построение шкала порядка
- •7.6.2 Влияние состава экспертов на результат экспертизы.
- •7.7 Опросные методы
- •7.7.1 Анкетирование
- •7.7.2 Интервью
- •7.8 Эволюционное развитие качественных методов анализа. Метод Дельфи
- •Методы типа Дельфи
- •Глава 8 Количественные методы исследования
- •Глава 8 Количественные методы исследования
- •8.1 Экономический анализ
- •Основные цели и задачи эа
- •Этапы эа
- •Виды и приемы экономического анализа:
- •8.2 Статистический анализ
- •Виды статистических данных
- •8.3 Экономико-математические методы и модели
- •Классификация экономико-математических моделей
- •К классификации экономических моделей можно подойти с точки зрения общего подхода к моделям. Проведем квалификационное разделение экономических моделей по следующим критериям:
- •Процесс моделирования
- •1 Этап 2 этап 3 этап 4 этап
- •Глава 9 Графические методы
- •Глава 9 Графические методы
- •Метод дерева решений
- •9.2 Многогранник конкурентоспособности предприятия
- •Интегральный метод – метод паттерн
- •Глава 10 Системный подход к задачам управления. Управленческие решения
- •Глава 10 Системный подход к задачам управления. Управленческие решения
- •10.2 Основные понятия теории принятия решений. Классификация управленческих решений по различным признакам
- •Классификация управленческих решений
- •10.3 Структура и этапы процесса принятия решений
- •Типовой процесс разработки управленческих решений
- •Типы разработок управленческих решений
- •10.4 Основные методы разработки и принятия решений
- •10.5 Эффективность управленческих решений
8.2 Статистический анализ
Понятие «статистический анализ» традиционно ассоциируется с исключительно количественными, цифровыми показателями. Слово «статистика» имеет латинское происхождение и означает «состояние, положение вещей с точки зрения закона». Наполеон Бонапарт называл статистику «бюджетом вещей». В современном понимании, этот термин может быть использован в следующих значениях:
как специализированная отрасль знания по вопросам сбора и анализа данных. Термин «статистика» в этом значении стало применяться с середины XVIII века в Германии.
как массив определенных статистических данных (статистика рождаемости, статистика посещений сайта и т.п.).
как измеримая функция наблюдения в математической статистике: , где — выборка.
Принято считать, что статистика, как научное направление, появилось во второй половине XVIII – начале XIX веков. Конечно, методы и процедуры статистического учета применялись и развивались задолго до XVIII века. Действительно, еще в Древнем Китае проводились переписи населения, в Древнем Риме велся учет имущества граждан, да и в других царствах-государствах было что посчитать и записать. Ценность статистических методов, прежде всего в предоставлении фактов в наиболее сжатой форме. Статистика за сотни лет своей эволюции, отдельными элементами или комплексными методиками применялась и применяется и для административного, в том числе социально-политического управления, и для ведения деятельности отдельного предприятия.
Сейчас, в современном мире статистические методы применяются практически во всех сферах деятельности человека и являются методами сбора, классификации данных с последующим их анализом с целью выявления закономерностей.
Методы статистического анализа ориентированы на решения реальных задач, поэтому постоянно появляются и развиваются новые методы. Динамизм развития статистической науки и использование в самых различных областях деятельности человека, затрудняют классификацию статистических методов. Большинство исследователей с легкостью подразделяют эти методы по способу их применения и использования. В соответствии с этим подходом, статистика, как наука в современном мире, по степени охвата исследуемой области и глубины анализа подразделяется на следующие виды:
теоретическая статистика (общая теория статистики) – разработка и исследование методов общего характера;
прикладная статистика – разработка методов и моделей получения анализа статистических данных конкретных явлений и процессов в различных областях деятельности. Подразделяется на ряд подразделов, например, такие хорошо разработанные направления статистики, как математическую и экономическую статистику.
статистический анализ конкретных данных. Например, медицинская статистика, правовая статистика, биометрика (измерение каких-либо параметров тела человека), технометрика (измерение технических параметров приборов и оборудования), наукометрика (статистические параметры состояния и развития различных направлений сферы образования и науки) и т.д.
Методы статистического анализа могут быть классифицированы по объему анализируемых данных и глубине их взаимосвязи и взаимозависимости. Данная классификация приведена на рисунке 8.2.1 «Классификация методов статистического анализа».
Статистические
методы анализа
Одновариантные
методы анализа
Оценивается
только одна
характеристика,
показатель или каждый показатель
обособлено от всех других.
Многовариантные
методы анализа
Анализ
проводится по
двум и более
показателям.
\
Методы
анализа, использующие метрические
показатели Используются
данные, которые могут быть измерены по
интервальной
или
относительной
шкале
Методы
анализа, использующие неметрические
показатели Используются
данные, которые могут быть измерены по
номинальной
или
порядковой
шкале
Методы
анализа зависимых переменных
Используются
для определения одновременных
взаимосвязей между двумя или больше
явлениями. Этот такие методы анализа,
как построение таблиц сопряженности
признаков (кросс-табуляция), регрессионный
анализ,
совместный анализ и т.п.
Методы
анализа взаимозависимых переменных
Используются
для анализа данных всех возможных в
том числе скрытых
взаимосвязей – взаимозависимости
(например, факторный анализ) и межобъектного
сходства (например, методы кластерного
анализа, многомерного шкалирования).
Рисунок 8.2.1 Классификация методов статистического анализа