Способы выявления структурной неоднородности

Типологического анализа

Однородность совокупности и способы

Наблюдений

Анализ структуры совокупности

3.1.1. Понятие и виды однородности

Структура совокупности определяется характером распределений признаков, описывающих единицы совокупности, и видом взаимосвязи между этими признаками.

Относительная однородность (степень однородности) представляет собой различие в уровне однородности, обеспечивающее достаточную точность статистических выводов для конкретного исследования.

Для оценки степени однородности («близости» объектов совокупности) используются общие (близкие по значению) и варьирующие показатели, влияние которых должно быть определено в результате статистического моделирования.

Степень однородности объекта характеризуется не только долей общих показателей, но и их ролью (значимостью) в формировании характерных свойств объекта.

В зависимости от назначения и от стадии моделирования различают однородность:

· в широком смысле: для выделения изучаемой совокупности из генеральной совокупности объектов на стадии постановки задач моделирования;

· в узком смысле: для выделения однородных групп или типов объектов после сбора данных на стадии собственно эконометрического моделирования.

Однородность может быть количественной или качественной в зависимости от характера классификационного признака.

Выбор способа выделения структурной неоднородности зависит от характера исходных данных, от цели моделирования, от уровня алгоритмизации и программного обеспечения требуемых расчетов.

На начальном этапе соответствующих исследований выдвигается статистическая гипотеза о структурной неоднородности (в пространстве и во времени) на основе комплексного анализа структуры исходной совокупности показателей с последующей формальной проверкой гипотезы. В случае ее подтверждения необходимо выявить характер изменения степени однородности, причем, либо в области априорно заданной из содержательных представлений о моделируемом процессе, либо – в заранее неизвестной, которую необходимо определить на основе анализа выборочных значений.

Необходимо учитывать следующие предпосылки возможности формулировки вышеуказанной гипотезы:

· наличие качественных признаков, непосредственно или косвенно воздействующих на данный показатель;

· наличие количественных показателей с особым характером распределения (например, многовершинным, а также, значения которых располагаются только на определенных интервалах числовой оси);

· нелинейность парных эмпирических линий регрессии, наличие разрывов и скачков на них;

· незначимость индекса корреляции (формула (1.14)).

Используют различные способы выделения выборки из генеральной совокупности, т.е. виды группировок, которые могут быть в зависимости от назначения структурными, типологическими и аналитическими, а в зависимости от количества группировочных признаков – комбинационными, многомерными и одномерными [3,7]. Если преобладают качественные признаки, их количество незначительно и заранее известно, что они неравнозначны, то при достаточном объеме выборки используются многомерные типологические группировки. При наличии большого количества примерно равнозначных признаков (преимущественно количественных) используются комбинационные аналитические группировки. Возможно сочетание различных видов группировок.