Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
макроэкономическое планирование и прогнозирование / Логвинов МЭПиП учебное пособие 2011.doc
Скачиваний:
450
Добавлен:
26.02.2016
Размер:
1.38 Mб
Скачать

1. Основные понятия статистики

1.1. Массив статистических данных

Когда речь идет о массиве статистических данных, имеется в виду совокупность элементов, числовые описания которых и результаты измерений собраны в едином месте. В отношении предмета исследования, а также во временном и пространственном отношениях данные для одного статистического массива должны быть однородными. Разные массивы статистических данных должны в этом смысле разграничиваться.

1.2. Статистические признаки

Элементы, которые образуют генеральную (основную) совокупность, должны иметь, по меньшей мере, один общий признак. Этот признак является основой, критерием для образования статистического массива.

Различают качественные и количественные виды признаков:

• Качественными признаками считают признаки, которыми объект либо обладает, либо не обладает. Они не являются измеримыми (например, семейное положение, религиозная принадлежность, цвет кожи). Качественные признаки могут быть двузначными (альтернативными) и многозначными.

• Количественные признаки в отличие от качественных являются измеримыми. Они определяются путем измерений, взвешиваний и подсчетов. В соответствии с этим различают дискретные признаки, основанные на процессе счета, и непрерывные, основанные на процессе измерения. В то время как дискретные признаки выражают только целочисленные частоты появления признака (например, число детей в семье), непрерывные - принимают любое значение внутри некоторого интервала.

2.1. Получение статистического числового материала

Статистические исследования, как правило, проводятся в три этапа:

• формирование задачи (2.1.1);

• сбор статистического материала (2.1.2);

• обработка статистического материала (2.1.3). 2.1.1. Формирование задачи

Прежде чем проводить статистическое обследование, необходимо определить и зафиксировать подлежащие обследованию признаки. Нужно четко уяснить, какие элементы совокупности будут вовлечены в обследование и какие признаки при этом следует отыскивать.

Другими словами, должны быть известны признаки, соответствующие цели обоснования. В этой связи различают статистику одноцелевого и статистику многоцелевого назначения. При одноцелевом обследовании выявить основные признаки относительно легко, в то время как при многоцелевом постоянно существует некоторая неясность: какие из признаков следует считать подходящими. Эта неясность еще более увеличивается, если не все цели применения исследования можно заранее предсказать.

Необходимо точно определить, какие признаки вообще должны вовлекаться в обследование. Такое определение должно всегда согласовываться с целями обследования. Наконец, наряду с абстрактным разграничением массивов и признаков обследования важно иметь также пространственное и временное разграничение массивов обследования. Например, временное разграничение известных нам массивов состояния заключается в установлении сроков, а массивов изменений в определении временного интервала.

2.1.2. Сбор статистического материала

Поскольку массив обследования и признак обследования - это не одно и то же, возникает вопрос о методике обследования, т.е. сбора сведений. Причем вполне допустимо (и даже общепринято), что в объем статистических работ не входят какие-либо новые обследования, но статистический материал, полученный из других обследований, существует. В этом случае говорят о вторичных статистических работах.

Напротив, первичные статистические работы предполагают проведение специального сбора данных. Недостаток вторичных статистических работ, по Пфанцаглю, состоит в том, что, как при разграничении массивов обследования и определении признаков, включающихся в обследование, так и при выборе методики обследования, устанавливаются с сами о начала далеко идущие связи. Но если уж мы решаемся не первичное статистическое обследование, то нужно четко представлять себе, как происходит сбор материала.

Существуют следующие методы сбора данных.

Устный опрос. При устных опросах, предпочитаемых институтами по изучению общественного мнения, ценность, ответов очень высока. Однако они имеют существенный недостаток, связанный с большими затратами времени и средств.

Наблюдения. Наряду с выбором метода сбора статистического материала (письменный опрос, устный опрос или наблюдения) нужно принять еще одно решение о методике обследования. Если охвачены все данные, то говорят о полном обследовании. Однако такие полные обследования возможны только в тех случаях, когда речь идет о конечной генеральной совокупности (например, при всеобщей переписи населения). Обычно же дело имеют с бесконечными генеральными совокупностями, поэтому полное обследование невозможно. Поскольку охватить можно только ограниченное число статистических данных, ставится вопрос о частичном обследовании. Преимущество последнего заключается в его экономичности. При частичном обследовании отбор носителей признака может проводиться либо наудачу (тогда говорят о случайном отборе или подлинно случайной выборке), либо по определенной причине.

Во втором случае не все признаки имеют равные шансы попасть в выборку.

2.1.3. Обработка статистического материала

Статистическая обработка разбивается на три этапа:

1-й этап (контрольный). Статистический материал должен быть проверен дополнительно на точность данных, их непротиворечивость и достоверность.

2-й этап. Здесь решается вопрос о том, какие нужно создавать комбинации признаков.

3-й этап. Выбирается технически наиболее целесообразный способ обработки. При обследованиях с малыми выборками обходятся ручной обработкой, в то время как с большим объемом статистического материала предлагаются машинные способы обработки.

Соседние файлы в папке макроэкономическое планирование и прогнозирование