Общая характеристика статистических исследований

Достаточно часто при выполнении научных исследований описываются ситуации, при которых рассматривается детерменированные события функции, когда каждое событие является следствием другого, а физические законы описываются математическими зависимостями одной величины от другой. Человеческая деятельность достаточно часто опровергает это правило, при этом фиксируются не только отклонения измеряемых параметров при описании ситуаций, но и значительная неопределенность некоторых из них. Например, невозможно точно предсказать количество покупателей в магазине или объем продаж в определенный момент времени. Величины, точное значение которых не известно, называют случайными.

Несмотря на случайный характер большинства параметров, анализируемых в экономике и менеджменте, научные исследования позволяют сформулировать и описать некоторые закономерности, которые широко используются в практической деятельности. В основе таких исследований лежит статистика - совокупность методов, позволяющих принимать решения в условиях неопределенности.

Статистическая наука состоит из нескольких разделов, каждый из которых имеет большое значение для исследований в экономике и менеджменте. Основу статистики представляет статистическая теория, которая отражает общие принципы статистической науки, ее категории и методы исследования. Ядром является математическая статистика - направление математики, базирующееся на численных методах обработки статистических данных, полученных в результате наблюдения и измерения случайных величин. Еще один значимый раздел статистической науки - прикладная статистика. Она исследует статистические проблемы, касающиеся непосредственно практической деятельности: измерение, сбор, обработка и анализ данных в различных областях исследования [27].

Основным условием правильного восприятия и практического использования статистической информации в экономике и менеджменте является знание статистической методологии.

Статистическая методология как система приемов, способов, методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся во взаимосвязи с социально-экономическими явлениями включает следующие этапы исследования[28]:

1. Организованная регистрация собранных фактов о массовых социально-экономических, общественных явлениях и процессах.

2. Сводка и группировка статистических данных – это систематизация первичных данных по признакам, объединяющим в качественно однородные группы.

3. Анализ совокупных данных, полученных в результате сводки и группировки, при этом используются обобщенные показатели: абсолютных, относительных и средних величин, показатели вариации, ряды динамики, анализ взаимосвязей и индексы.

Таким образом, основой статистических исследований являются метод статистического наблюдения, группировка и методы статистического анализа.

Метод статистического наблюдения, который подробно изложен в п.3.1,- это предварительная стадия статистического исследования, которая представляет собой планомерный, научно организованный учет (сбор) первичных статистических данных о массовых социально-экономических явлениях и процессах. Статистическое наблюдение должно отвечать ряду важнейших требований [39]:

- проводиться непрерывно и систематически;

- учет массовых данных должен быть таким, чтобы не только обеспечивалась полнота данных, но и учитывалось их постоянное изменение;

- данные должны достоверны и точны;

- данные должны соответствовать принципу единообразия и сопоставимости.

- исследуемые явления должны иметь не только научную, но и практическую ценность.

При проведении научных исследований не удается получить всю совокупность значений изучаемой величины (так называемую генеральную совокупность), поэтому в большинстве случаев используется только часть данных (выборка).

При проведении исследований необходимо:

- применять однородную, репрезентативную выборку, чтобы результаты исследования могли бы быть распространены на генеральную совокупность;

- выполнять анализ точности полученных результатов;

- обосновывать способы формирования выборки;

- применять для обработки данных способы, соответствующие их особенностям.

Сбор и регистрация статистических фактов предполагает возможность их измерения - присвоения чисел исследуемым предметам, событиям, явлениям, процессам. Для регистрации измерений применяются шкалы:

- шкала классификации (наименования);

- шкала порядка;

- шкала интервалов;

- шкала отношений.

Шкала классификации (наименований) используется для идентификации и классификации объектов и позволяет выполнить сравнение на уровне «равно» и «не равно». Шкала порядка (порядковая шкала) - это шкала рангов, позволяющая исследователям определить больше или меньше характеристика одного объекта по сравнению с другим. Однако, используя эту шкалу, мы не можем определить на сколько больше или меньше величина исследуемой характеристики. Например, исследование с использованием порядковой шакалы позволяет выявить отношение респондентов к характеристике объекта в виде «неудовлетворен», «скорее не удовлетворен», «скорее удовлетворен», «удовлетворен», но не позволяет выявить, в какой степени респондент не удовлетворен исследуемым аспектом. Шкала интервалов позволяет сравнивать величины и определять «насколько больше», «насколько меньше». Шкалы отношений ориентированы на выяснение вопроса «во сколько раз». В экономике и менеджменте к шакалам отношений относятся такие переменные как доля рынка, объем продаж, количество потребителей.

Пример опроса удовлетворенности персонала включает в себя вопросы с использование следующих шкал:

1. Подразделение - шкала наименований.

2. Порядковый номер участника соревнований – шкала наименований;

3. Стаж работы - шкала отношений;

4. Оценка удовлетворенности уровнем заработанной платы - шкала интервалов;

5. Ранг эффективности использования нового оборудования – порядковая шкала.

Случайная величина может быть дискретной или непрерывной. Если множество значений случайной величины конечно или счетно, т.е. их можно пронумеровать, то случайная величина называется дискретной. Случайная величина называется непрерывной, если она принимает все возможные значения из некоторого промежутка или на все числовой оси. Дискретная величина обычно задается рядом распределения, непрерывная величина - функцией или плотностью распределения.

Шкала измерения накладывает ограничения на операции обработки случайной величины, измеренной по конкретной шкале и методы обработки, которые к ней можно применять (табл.6.1).

Таблица 6.1 ⎼ Возможные операции при использовании разных шкал измерений

Название шкалы	Вид шкалы	Возможные операции
Шкала классификации (наименования)	Дискретная	= ≠
Шкала порядка	Дискретная	≠ = > <
Шкала интервалов	Непрерывная	≠ = > < + -
Шкала отношений	Непрерывная	≠ = > < + - / *

Для обработки данных, собранных в результате наблюдений, используют метод группировки. Группировка - это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со сводными показателями по группам. Появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками. Группировка позволяет делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Именно группировка формирует основу для последующей сводки и анализа данных.

Признак, по которому происходит выделение групп или типов явлений, называется группировочным или основанием группировки. Основание может быть количественным или атрибутивным. Атрибутивный - это признак, имеющий наименование (например, профессия: инженер, учитель и т.д.). Если в основе группировки находится количественный признак, то возникает вопрос об исчислении интервалов группировки, которые могут как равные так и неравные и, как правило, представляет собой промежуток между максимальными и минимальными значениями признака в группе. Интервалы бывают:

Для случая равных интервалов величину интервала группировочного признака рассчитывают как:

,

где и - максимальное и минимальное значения признака, n - число образуемых групп.

Устойчивое разграничение объектов представляет собой классификацию. Она основывается на устойчивых признаках, (например, классификация отраслей народного хозяйства, классификация основных фондов и т.д.).

Статистический анализ можно рассматривать как количественное исследование в экономике и менеджменте, проведенное в соответствии с требованиями статистической теории и методологии.