Понятие о статистике. Предмет и задачи статистики

Конспект лекций

1.Общее представление о статистике, ее историческое развитие. Предмет и задачи изучения статистики.

2.Статистические закономерности и закон больших чисел. Статистические совокупности.

3.Признаки в статистике и их классификация.

4.Статистические показатели. Системы статистических показателей.

5.Общее понятие о статистическом исследовании.

j. Термин «статистика» происходит от латинского слова «статус» (status), что означает «определенное положение вещей». Первоначально он употреблялся в значении слова «государствоведение, политическое состояние». Отсюда и итальянское слово «statо» - государство и «statista» - знаток государства. Термин был введен в обиход в 1749 году немецким ученым, профессором философии и права Готфридом Ахенвалем, впервые начавшим читать эту дисциплину – статистику. Ее содержание состояло в описании политического состояния и достопримечательностей государства. Гораздо ближе к современному пониманию статистики была английская школа политических арифметиков, основателями которой были Джон Граунт и Уильям Петти. Дж. Граунт на основе обработки бюллетеней о естественном движении населения г. Лондона впервые открыл закономерности массовых общественных явлений и впервые показал как следует обрабатывать и анализировать массовый первичный материал. У. Петти в своих работах много внимания уделял исчислениям народного богатства, дохода, численности, состава населения, показателям, характеризующим деятельность сельского хозяйства, торговли. Они путем обобщения и анализа фактов стремились цифрами охарактеризовать состояние и развитие общества и показать закономерности развития явлений, проявляющиеся в массовом материале. Вместо набора слов в сравнительной и превосходной степени они решили говорить посредством чисел, весов, мер.

Со временем собирание данных о массовых общественных явлениях приобрело регулярный характер, а с середины XIX века благодаря усилиям великого бельгийца – математика, астронома и статистика Адольфа Кетле были выработаны правила переписей населения и регулярность их проведения в развитых странах. Для координации развития статистики по его инициативе проводились международные статистические конгрессы, а в 1885 году был основан Международный статистический институт, который действует и сейчас.

Необходимо отметить также виднейших представителей математического направления статистики: Ф. Гальтона, К. Пирсона, В. Госета, Р. Фишера.

История отечественной (казахстанской) статистики неразрывно связана с российской. Среди ярких представителей российской школы статистики выделяют: И.К. Кириллова, В. Н. Татищева, М.В. Ломоносова, К. Ф. Германа, Д. П. Журавского, А. И. Чупрова, А. А. Кауфмана, Ю. Э. Янсона, В. С. Порошина, а также П. П. Семенова – Тянь-Шаньского. Необходимо заметить, что Ч. Валиханов был членом русского статистического общества, а А.Кунанбаев – членом статистического волостного общества.

Двадцатое столетие характеризуется дальнейшим развитием практической и научной деятельности статистиков в России, что обобщено в трудах: В. И. Хотимского, В.С. Немчинова, В.Н. Старовского, М. В. Птухи, А. И. Ротштейна, Д. В. Савинского, А. И. Гозулова, П. П. Маслова, Н. М. Виноградовой, Т. В. Рябушкина, С. Г. Струмилина, Б.С. Ястремского, А. Я. Боярского, В.Е. Адамова и др.

В Каргу им. Е. А. Букетова на кафедре «Статистики и учета» работал первый профессор статистики К. К. Каракесов. Много лет руководил кафедрой профессор Н.А. Карамзин (в настоящее время в г. Санкт - Петербурге), доцент Б. А. Аканов – автор первых учебных пособий по статистике на казахском языке, доцент А. М. Зеваков – энциклопедист и популяризатор статистики (в настоящее время в г. Санкт - Петербурге) и др.

В ходе своего исторического развития статистика сложилась в самостоятельную науку, оформилась и стала иметь свой предмет исследования и свои специфические методы исследования. Главная особенность любой науки заключается в предмете познания, в принципах и методах ее изучения, которые в совокупности образуют ее методологию.

Статистика изучает массовые явления социально-экономической жизни, характеризуя их качественное состояние конкретными (место и время) количественными показателями.

С течением времени в статистической науке выделились: общая теория статистики, экономическая статистика и ее отрасли, социальная статистика и ее отрасли.

Общая теория статистики – разрабатывает общие принципы и методы статистического исследования общественных исследований, наиболее общие категории (показатели) статистики.

Сегодня трудно найти сферу, где бы ни применялась статистика. Статистика нужна для расчета страховых рисков, оценки предпринимательских и финансовых рисков, маркетинговых исследований, она используется в работе аудитора, менеджера, бухгалтера. В области медицинских, юридических, исторических… любых исследованиях - применяются специфические статистические методы. В учебнике «Теория статистики» английских статистиков Дж. Э. Юла и М. Дж. Кендэла говорится: «Независимо от того, в какой отрасли знания получены числовые данные, они обладают определенными свойствами, для выявления которых может потребоваться особого рода научный метод обработки. Последний известен как статистический метод или, короче, статистика».

k Статистика позволяет выявить и измерить закономерности развития социально-экономических явлений и процессов, взаимосвязей между ними. Познание закономерностей возможно лишь в том случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности явлений – ведь закономерности общественной жизни проявляются в полной мере лишь в массе явлений. Каждому отдельному явлению присуще то, что есть у всех явлений данного вида (необходимое) и то, что присуще лишь этому явлению (случайное). Закономерности, в которых необходимость неразрывно связана в каждом отдельном явлении со случайностью и лишь во множестве явлений проявляет себя как закон называются статистическими. Они могут быть:

1. Закономерностями развития (динамики) явлений. Это изменение совокупности во времени.

2. Закономерностями изменения структуры явлений, т.е. удельных весов отдельных частей в целом (удельный вес мужчин и женщин, удельный вес составляющих основного капитала: здания, сооружения, передаточные устройства и т.д.).

3. Закономерностями распределения единиц внутри совокупности (шахтеры – распределение по возрасту, или возрастная группа женщин протуберантного (фертильного) возраста 15-49 лет – по количеству детей и т.д.)

4. Закономерностями связного изменения разных варьирующих признаков в совокупности (корреляционные - неполные и функциональные - полные связи), т.е. когда с изменением одного признака меняется другой.

Все указанные закономерности могут проявляться только в массовом наблюдении, отдельные единичные факторы погашаются, а общая тенденция выявится всегда – множество не лжет – говорили древние. Свойство статистических закономерностей проявляться лишь в массе явлений получило название закона больших чисел – в силу которого – совокупное действие большого числа случайных факторов приводит при некоторых весьма общих условиях, к результату почти не зависящему от случая. Например, орел и решка, в 10 случаях может выпасть решка, но при увеличении числа бросков вероятность выпадения будет стремиться к 0,5 (орел) и 0,5 (решка). Рождаемость мальчиков и девочек всегда стремиться к 0,485 и 0,515.

Закон больших чисел обуславливает взаимопогашение случайных отклонений, тем самым, позволяя обнаружить в массе общественных явлений действие объективных общественных законов. Он выражает прямую зависимость полного проявления закономерности от числа наблюдений.

Статистика исследует определенные множества, количественно характеризуя их по разным признакам. Поэтому она имеет дело с такими понятиями как статистическая совокупность, вариация, статистические признаки, варьирующие признаки и др.

Статистическая совокупность – это масса отдельных единиц, объединенных единой качественной основой, но различающихся между собой по ряду признаков. Например, население Казахстана, все живущие в Казахстане – отличаются по неисчислимому количеству признаков (возраст, пол, национальность, размер дохода на душу, генетическая предрасположенность, темперамент и т.д. и т.п.), но объединяющим нас в совокупность «Население Казахстана» является – гражданство.

Массовые явления всегда представляют собой совокупности единиц – которые в определенном отношении однородны, но в других различаются между собой. Единица совокупности – частный случай проявления изучаемой

закономерности (человек, факт, предмет, процесс и т.д.). Существует, например, и такое определение (И. И Елисеева) – единица совокупности – предел дробления объекта исследования, при котором сохраняются все свойства изучаемого процесса. То есть, от уровня исследования зависит решение вопроса о единице совокупности и соответственно о самой совокупности.

Итак, предметом статистического изучения выступают совокупности. Из данного выше определения выделим три основные черты, на которых хочется заострить внимание: во-первых, это масса, множество явлений, во-вторых – это множество объединено общим качеством, представляющим собой проявления одной и той же закономерности, в-третьих - это множество варьирующих явлений, отличающихся по своим характеристикам. Последняя третья черта крайне важна. Если бы не было вариаций, отклонений, различий…то, представить трудно: серость, усредненность, одинаковость, стандарт, удовлетворительность. То есть достаточно узнать все об одной единице – и готов «портрет» всей совокупности.

l.Единицы совокупности обладают определенными свойствами качествами. Эти свойства принято называть признаками. Например, признаки человека: возраст, образование, рост, вес, семейное положение и т.д. Признаки предприятия: форма собственности, отраслевая принадлежность, численность работников, величина уставного капитала и др.

Статистика изучает явления через их признаки. Чем более однородна совокупность - тем больше общих признаков имеют ее единицы и меньше варьируют их значения.

Признаки различаются способами их измерения, отношением ко времени и др. Классификация их приведена в таблице 1.1.

Описательные (атрибутивные) признаки выражаются словесно, т.е. не имеют количественной меры. Национальность, форма собственности, вид зерновых культур и т.д. Они могут быть номинальными, т.е. не поддающиеся ранжированию (упорядочиванию), и порядковыми – по которым можно ранжировать данные.

Таблица 1.1.

Классификация признаков в статистике

(основная)

По характеру выражения	По способу измерения	По отношению к характеризуемому объекту	По характеру вариации	По отношению ко времени
1.Описательные	1.Первичные или учитываемые	1.Прямые (непосредственные)	1.Альтернативные	1.Моментные
2.Количественные	2.Вторичные или расчетные	2.Косвенные	2.Дискретные	2.Интервальные
			3.Непрерывные

Количественные признаки выражены числами. Они преобладают. Возраст человека, размер заработной платы, продолжительность жизни, подоходный налог и т.д.

Первичные (учитываемые, иногда отчетные) признаки характеризуют единицу совокупности в целом. Это абсолютные величины. Они могут быть измерены, сосчитаны, взвешены и существуют сами по себе независимо от их статистического изучения. Например, численность населения, сумма затрат на производство продукции, численность работников и т.д.

Вторичные (расчетные) не измеряются непосредственно, а рассчитываются. Например, себестоимость единицы продукции: отношение затрат на производство продукции к количеству продукции, фондоотдача: отношение дохода от реализации к средней стоимости основного капитала (фондов) и т.д. Вторичный не значит – второстепенный. Расчетные показатели играют наибольшую роль в аналитической работе.

Прямые (непосредственные) признаки – это свойства непосредственно присущие тому объекту, который ими характеризуется. Это, например, возраст человека, поголовье КРС на ферме, объем продукции фирмы и т.д.

Косвенные признаки являются свойствами, присущие не самому объекту, а другим совокупностям, относящимся к объекту, входящего в него. Например, оплата труда работников по отношению к фирме – это косвенный признак фирмы, но прямой для работников фирмы или для устраивающихся на работу на фирму.

Альтернативные признаки могут принимать только два значения, т.е. обладания или не обладания признаком. Например, пол: мужской или женский, место проживания: город или село, человек: живой или умерший, лампочка: годная или негодная.

Дискретные признаки – количественные признаки, которые могут принимать только отдельные (целые) значения, без промежуточных (дробных). Например, число членов в семье, этажность зданий, поголовье коров.

Непрерывные – принимающие любые значения. К ним относятся, как правило, расчетные вторичные признаки. На практике значения непрерывных признаков иногда округляют с конечной степенью точностью и они становятся квазидискретными. И, напротив, дискретные признаки имеющие большие границы значений на практике становятся квазинепрерывными.

Моментные признаки характеризуют изучаемый объект в какой-то момент времени, установленный планом статистического исследования. Например, остатки вкладов в сбербанке на 1 января, 1 февраля и т.д.

Интервальные признаки характеризуют результаты процессов. Поэтому их значения возникают только за интервалы времени: год, месяц, сутки, но не момент времени. Например, число родившихся или умерших, объем реализованной продукции, объем полученного дохода и т.д.

mСтатистика характеризует свои совокупности числами-показателями. Но «числа» применяемые в статистике это не абстрактные числа математики, за каждым стоит содержание, смысл.

Статистический показатель – это количественная мера общественных явлений, имеющая качественную определенность. Качественная определенность статистических показателей состоит в том, что они всегда характеризует социально-экономические категории, дают характеристику общества, состояние развития его экономического потенциала, политической, культурной жизни.

Отличие статистического показателя и признака состоит в том, что последний - это индивидуальное значение, свойство, присущее единице совокупности, а показатель – это характеристика группы единиц, совокупности. Так, средняя ожидаемая продолжительность жизни родившихся – это статистический показатель, а продолжительность жизни конкретного человека – признак.

Но не все показатели интересуют статистику, а именно варьирующие. То, что коровы парнокопытные, для изучения удойности коров не имеет никакого значения. Этот признак не меняющийся и присущ всем коровам одинаково. А удойность- разная у каждой коровы.. Следовательно, варьирующие признаки - это такие, которые имеют различное (качественное или количественное) значение у различных единиц совокупности, а вариация – изменение значений признака у разных единиц совокупности в один и тот период или момент времени.

Объектами статистического исследования могут быть самые разнообразные явления и процессы. Поэтому разнообразие статистических показателей крайне велико. Классифицировать показатели в общем виде можно, на наш взгляд по следующим видам:

I. По качественной стороне показателей.

1. Показатели, дающие обобщающие характеристики объемом совокупностей (численность населения, объем реализованной продукции, численность рабочих, число малых предприятий и т.д.). К этим показателям предъявляются такие требования: единообразие в подсчете уровней, объемов, численности. Но это не простой арифметический счет. Необходимо знать, например, что является реализованной продукцией, или какие предприятия могут быть отнесены к малым, могут ли совместители быть отнесены к численности работающих? Все эти вопросы регламентируются законодательно-нормативными актами.

2. Показатели, дающие обобщающие характеристики совокупностей по ряду признаков (средний возраст работников предприятия, показатели рождаемости, показатели обеспеченности населения товарами и услугами и множество других.

II. По количественной стороне показателей.

1. Абсолютные – характеризующие численность совокупности или объем социально-экономического явления в определенных границах времени и места. Они всегда именованы, т.е. имеют единицы измерения. Например, объем реализованной продукции фирмы «А» за П квартал 2002 года – 2,8 млн. тенге, а за I квартал – 2,2 млн. тенге.

2. Относительные – полученные путем сравнения (деления) абсолютных, реже относительных величин во времени и пространстве. Например, темп роста реализованной продукции фирмы «А» во П квартале 2002 года по сравнению с I кварталом составил 1, 27 (2,8: 2,2).

3. Средние – обобщаюшие показатели, характеризующие типичный уровень варьирующего количественного признака. Это средний размер основного капитала, средняя заработная плата, среднегодовой темп роста и т.д.

Более подробно эти виды будут освещены в соответствующих темах.

Свойства, признаки, изучаемых статистических объектов не изолированы, а связаны между собой. Система статистических показателей – упорядоченное множество взаимосвязанных и взаимосогласованных показателей, характеризующих основные аспекты социально-экономических явлений и процессов.

Показатели, характеризующие отдельные аспекты общественной жизни образуют подсистемы или блоки общей системы. Так, система показателей экономической статистики представляет собой совокупность взаимосвязанных подсистем: система национальных счетов (СНС), статистика цен, статистика финансов и т.д. Например, СНС включает подсистемы:

-национальное богатство,

-валовой внутренний продукт (ВВП),

-внешнеэкономические связи,

-дефлятор ВВП,

-рабочая сила, занятость.

Статистика национального богатства, в свою очередь включает:

-статистика основных фондов,

-статистика оборотных средств,

-статистика окружающей среды,

-эффективность использования ресурсов.

Явления, процессы никогда не могут быть познаны с абсолютной полнотой. Поэтому и системы их показателей не являются исчерпывающими. К тому же они являются неизменными, а постоянно совершенствуются и даже кардинально меняются. Все в мире относительно, а абсолютных истин не существует.

n.Специфика предмета статистики обуславливает специфику статистического метода. Он включает:

1. Сбор данных (статистическое наблюдение), в ходе которого получают первичную информацию об отдельных единицах (фактах) изучаемого явления. Статистические данные могут быть взяты из публикаций, а можно собрать информацию по каждой единице совокупности (фирме, человеку, виду продукции, товару). Получение исходных данных является одной из наиболее трудных и важных задач. Главное – использовать те данные, которым можно доверять. В качестве аргумента уместно привести мнение английского политика Б. Дизраэли: «Есть ложь, есть наглая ложь, а есть статистика». Но получение сведений о достаточно большом числе единиц или однотипных сведений из разных источников дает возможность освободится от влияния случайных причин и установить характерные черты изучаемого объекта.

2. Обобщение данных наблюдения. Это группировка- разграничение общей совокупности на группы однородных единиц и сводка – обобщение значение признаков в сводные статистические показатели для характеристики каждой частной совокупности, группы и совокупности в целом.

Для компактности, наглядности, удобства обозрения и анализа данные представляются в форме таблиц и графиков.

3. Анализ и интерпретация полученных данных. Процесс анализа охватывает по сути дела все стадии статистического исследования, причем каждый последующий этап зависит от предыдущего. Для данного этапа характерно применение всего арсенала статистических методов. На данном этапе всегда существует опасность установления ложных связей – принять за причину просто сопутствующие явления.

Каждый шаг исследования завершается интерпретацией полученных результатов: какое заключение можно сделать исходя из проведенного анализа, о чем говорят полученные результаты. И. Гете сказал: «Считают, будто числа управляют миром. Но я знаю, что числа учат нас узнавать, хорошо ли мир управляется».

Литература:

Основная:1.2.3,5,6,7,

Дополнительная: 11,12,13,14.15

Контрольные задания для СРС:

1. Что означает термин «статистика»?

2. Чем обусловлено возникновение и развитие статистической практики и науки?

3. Что является предметом исследования статистической науки?

4. Дайте определения понятиям: статистическая совокупность и единица совокупности.