Метод статистики

Статистическая грамотность – неотъемлемая часть экономического образования. Работая с цифрами, каждый экономист должен знать, как получены те или иные данные, какова их природа, насколько полны они и достоверны.

Статистика – одна из древнейших отраслей знаний, возникшая на базе хозяйственного учета. Термин "статистика "происходит от латинского слова "статус" (status), что означает "определенное положение вещей". В итальянском слово с этим же корнем “stato” означает государство. Соответственно, термин “статистика” относился к лицу, вовлеченному в государственные дела, а статистика по началу отождествлялась со сбором данных, полезных для государства. В указанном выше смысле статистика возникла в 16 веке в Италии, а затем распространилась во Францию, Голландию и Германию.

Статистический учет существовал уже в глубокой древности, упоминания о статистических обследованиях встречаются и в библейские времена. «Исчислите всё общество сынов Израилевых по родам их, по семействам их, по числу имен, всех мужского пола поголовно…» Четвертая книга Моисеева. Числа. Ветхий завет, гл.1,2.

Развитие статистики схоже с развитием языка, она постепенно развивалась там, где в ней возникала необходимость. Еще за 5 тыс. лет до н.э. проводились переписи населения в Китае, велся учет имущества граждан в Древнем Риме, использование средней было хорошо известно еще при жизни Пифагора. В средние века осуществлялось сравнение военного потенциала разных стран, численности их населения, домашнего имущества, земель.

У истоков статистической науки стояли две школы - немецкая описательная и английская школа политических арифметиков.

Представители описательной школы считали, что задачей статистики является описание достопримечательностей государства: территории, населения, климата, вероисповедания, ведения хозяйства и т.п. - только в словесной форме, без цифр и вне динамики, т.е. без отражения особенностей развития государств в те или иные периоды, а только лишь на момент наблюдения. Видными представителями описательной школы были Г. Конринг (1606-1661), Г. Ахенваль (1719-1772), А. Бюшинг (1724-1793) и др.

Политические арифметики ставили целью изучать общественные явления с помощью числовых характеристик. Это был принципиально новый этап развития статистической науки по сравнению со школой государствоведения, так как от описания явлений и процессов статистика перешла к их измерению, исследованию, оценке и выработке вероятных гипотез будущего развития. Политические арифметики видели основное назначение статистики в изучении массовых общественных явлений, осознавали необходимость учета в статистическом исследовании требований закона больших чисел, поскольку закономерность может проявиться лишь при достаточно большом объеме анализируемой совокупности. Виднейшим представителем и основателем этого направления был В. Петти (1623-1687). Именно школа политических арифметиков стала основообразующей в развитии современной статистики.

В настоящее время термин статистика употребляется в основном в трех значениях:

• Во-первых, под статистикой понимают особую отрасль практической деятельности людей,направленную на сбор, обработку, анализ данных, характеризующих социально-экономическое положение страны, ее регионов, отраслей экономики, отдельных предприятий, домохозяйств, населения и др.

• Во-вторых, статистикой часто называют совокупность сведений (статистических данных), представленных в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики. Также это могут быть данные, публикуемые в сборниках, справочниках, периодической прессе, которые представляют собой результат статистической работы.

• В-третьих, статистикой называют науку, занимающуюся разработкой методологии и методов, используемых для анализа больших совокупностей данных.

Сегодня статистика не ограничивается информацией о состоянии государства, а проникает практически во все сферы человеческой деятельности. Приведем лишь несколько примеров. Для предсказания результатов выборов проводятся предварительные выборочные опросы избирателей, для прогнозирования потребительского спроса изучаются предпочтения определенных групп населения к тому или иному виду товаров. Физиологи проводят эксперименты для определения лечебного эффекта различных препаратов при борьбе с определенным видом заболеваний. Инженеры, занимающиеся контролем качества продукции, основываясь на проверке небольшого числа изделий, могут сделать заключение о проценте брака во всей производимой продукции. Экономисты, наблюдая различные индексы экономического состояния в течение определенного периода времени, используют эту информацию для прогноза состояний экономики в будущем. Общее для всех перечисленных примеров заключается в том, что все они основываются на статистическом эксперименте и статистическом выводе.

Из приведенных примеров мы видим, что статистика является научным инструментом для анализа явлений в биологии, инженерии, экономике и др. Что же отличает статистику как особую науку, имеющую свой предмет и специфические методы исследования? В самом широком понимании

Статистика разрабатывает методы сбора, систематизации, анализа, интерпретации и отображения результатов наблюдений массовых случайных явлений и процессов целью выявления существующих в них закономерностей.

Если рассматривать статистику как инструмент изучения социально-экономических явлений и процессов, то предметом исследования в статистике является изучение размеров и количественных соотношений массовых общественных явлений в конкретных условиях места и времени, а так же числовое выражение проявляющихся в них закономерностей.

Рассмотрим подробнее составные элементы определения предмета статистики.

Что мы имеем в виду под закономерностью?

Закономерность, выявленная на основе массового наблюдения, то есть проявляющаяся лишь в большой массе явлений через преодоление свойственной её единичным элементам случайности, называется статистической закономерностью.

Так, например, с ростом доходов семьи доля расходов на питание падает, хотя в некотором частном случае, может и возрасти, если семья предпочитает покупку деликатесов другим видам расходов.

Понятию статистической закономерности противостоим понятие динамической закономерности. Так, например, связь между площадью круга и его радиусом выражается формулой S = pr², которая справедлива для любого круга.

Свойство статистических закономерностей проявляться лишь в массе явлений при обобщении данных по достаточно большому числу единиц, находит свое отражение в законе больших ч исел, сущность которого состоит в том, что по мере увеличения числа наблюдений влияние случайных факторов взаимопогашается и на поверхность выступает действие основных факторов, которые и определяют закономерность.

Познание закономерностей возможно только в том случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности явлений. То есть объектом статистического изучения является статистическая совокупность – множество единиц, обладающих массовостью, качественной однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц и наличием вариации.

Например, в качестве объекта статистического изучения, т.е. статистической совокупности, могут выступать множества торговых предприятий, домохозяйств, цены на акции и т.д.

Статистическая совокупность состоит из единиц совокупности. Единицы изучаемой статистической совокупности представляют собой качественно однородные первичные элементы этой совокупности. Каждая единица совокупности представляет собой частный случай проявления изучаемой закономерности.

Социально-экономические явления имеют очень сложную природу. В каждом отдельном явлении одновременно реализуются различные процессы. Например, при изучении совокупности работников, каждый работник может рассматриваться как член определенной социально-профессиональной группы, как работник предприятия, как житель города, поселка и т.д. то есть решение вопроса о единице и границах статистической совокупности определяется целью исследования. Единица совокупности – это предел дробления объекта исследования, при котором сохраняются все свойства изучаемого процесса.

Единицы совокупности обладают определенными свойствами, качествами, которые принято называть признаками. Например, признаки человека: возраст, пол, образование, вес, семейное положение и т.д. Признаки предприятия: форма собственности, отрасль, численность работников, величина уставного фонда и т.д. Статистика изучает явления через их признаки: чем более однородна совокупность, тем больше общих признаков имеют ее единицы, тем меньше варьируют её значения. Особенность статистического признака состоит в том, что он может быть измерен, описан.

Классификация признаков.

Признаки отличаются способами их измерения и другими особенностями, влияющими на приемы статистического изучения. Это дает основания для классификации признаков.

Описательные (качественные) признаки выражаются словесно: национальность, тип акции (простая, привилегированная), тип ткани (шелк, шерсть) и т.д. Описательные признаки подразделяются на номинальные и порядковые.

Номинальные – это описательные признаки, по которым признаки нельзя упорядочивать, тогда как порядковые – те, по которым можно ранжировать, упорядочивать данные. Например, оценки судей на спортивных соревнованиях.

Количественные признаки выражены числами. Например, возраст, заработная плата, цена акции и т.д.

Количественные признаки играют преобладающую роль в статистике.

Первичные признаки характеризуют единицу совокупности в целом. Это абсолютные величины, которые могут быть измерены, сосчитаны, взвешены. Они существуют сами по себе, независимо от статистического изучения. Например, численность населения страны, цена за акцию и т.д.

Вторичные, или расчетные признаки не измеряются непосредственно, а рассчитываются. Например, себестоимость продукции, рентабельность, индекс Доу-Джонса и т.д.Вторичные признаки получаются путем действий с первичными. Например, разделив объем выпущенной продукции на численность работников, получим производительность труда.

Прямые (непосредственные) признаки – это свойства, непосредственно присущие тому объекту, который ими характеризуется. Это, например, возраст человека, численность работников предприятия, цена за доллар.

Косвенные признаки являются свойствами, присущими не самому объекту, а другим совокупностям, относящимся к объекту, входящими в него. Например, цена за акцию, как косвенный признак компании, выпустившей эту акцию. Хотя цена – это характеристика акции, а но она косвенно характеризует и компанию.

Признаки различаются по характеру их вариации.

Альтернативные признаки - это признаки, которые могут принимать только два возможных значения. Например, пол, место проживания (город, село) и т.д.

Дискретные признаки – это количественные признаки, которые могут принимать только отдельные значения. Например, число членов семьи, число выпущенных акций и т.д.

Непрерывные признаки – это признаки, принимающие любые значения в определенных границах. В экономических расчетах непрерывные признаки чаще всего имеют лишь теоретический смысл. На практике же измерение всегда дискретно. Например, теоретически вес – признак, измеряемый на непрерывной шкале, но на практике, в зависимости от целей измерения мы всегда проводим измерение с определенной точностью, например с точностью до 1 грамма, до 0,1 грамм и т.д., то есть в реальности это – дискретно измеряемая величина.

Моментные признаки характеризуют изучаемый объект в какой-то момент времени, установленный статистическим исследованием. Например, стоимость доллара на 1.09.05 года, численность наличного населения на 1.01.02 года и т.д.

Интервальные признаки – это признаки, характеризующие результаты процесса. Поэтому их значения возникают только за промежуток времени: год, месяц, сутки, а не на момент времени. Например, число родившихся или умерших, объем торгов на фондовой бирже за сутки и т.д.

Поскольку статистика, как уже сказано, изучает количественную сторону массовых явлений, то возникает необходимость в обобщающих характеристиках статистической совокупности. Эту роль выполняет статистический показатель, являющийся обобщающей характеристикой какого-то свойства совокупности, группы. Этим он отличается от индивидуальных значений, которые, как отмечалось, называются признаками. Например, средняя продолжительность ожидаемой жизни родившегося поколения людей в стране - статистический показатель. Продолжительность жизни конкретного человека - признак.