Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
УМК стат оценивание.doc
Скачиваний:
5
Добавлен:
23.08.2019
Размер:
3.01 Mб
Скачать

Краткое изложение программного материала Модуль 1 «Основы сбора статистических данных» Тема «Предмет, метод и задачи дисциплины. Основы теории статистического оценивания»

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.

В самом широком понимании статистика разрабатывает методы сбора, систематизации, анализа, интерпретации и отображения результатов наблюдений массовых случайных явлений и процессов с целью выявления существующих в них закономерностей.

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.

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

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.

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.

Другими словами, единица совокупности – это предел дробления объекта исследования, при котором сохраняются все свойства изучаемого процесса.

Единицы совокупности обладают определенными свойствами, качествами, которые принято называть признаками. 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.

Статистические 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, тип ткани и т.д. Описательные признаки подразделяются на номинальные и порядковые.

Номинальные - это описательные признаки, по которым нельзя ранжировать данные, 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.

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, но она косвенно характеризует и компанию.

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.

Моментные признаки характеризуют изучаемый объект в какой-то момент времени, установленный статистическим исследованием. Например, стоимость доллара на 1.02.2011 года, численность наличного населения на 1.01.2011 года и т.д.

Интервальные признаки - это признаки, характеризующие результаты процесса. Поэтому их значения могут возникать только за интервал времени: год, месяц, сутки, а не на момент времени. Например, число родившихся или умерших, объем торгов на ММВБ 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.

Статистический показатель – это количественная оценка свойств изучаемого явления в определенных условиях места и времени.

Недостаточно только провести массовое наблюдение, чтобы выявить те или иные закономерности. Результаты наблюдения подвергают обработке, сводке, что позволяет выделить во всей совокупности различные типы, группы единиц и затем для всей совокупности и отдельных её частей рассчитать обобщающие показатели.

Массовое наблюдение, группировка и сводка его результатов, вычисление и анализ обобщающих показателей – все это вместе составляет специфический метод статистики.