1.2 Предмет и метод статистики

В настоящее время термин «статистика» используется в двух основных значениях. Во-первых, как особая отрасль практической деятельности по сбору, обработке и анализу массовых количественных данных о социально-экономическом состоянии страны, ее отдельных отраслей, отдельных регионов, отдельных предприятий. Во-вторых, как наука, которая разрабатывает теоретические положения и методы, используемые статистической практикой. Следует иметь в виду, что статистика базируется только на тех выводах, которые вытекают из анализа надлежащим образом собранных и обработанных цифровых данных.

Предметом изучения статистики являются количественные характеристики массовых общественных явлений, рассматриваемые в единстве с их качественной стороной в конкретных условиях места и времени. Она включает в сферу своего исследования также технические и природные факторы, которые влияют на изменение количественных сторон массовых явлений.

Статистика изучает массовые явления потому, что закономерность в развитии явления проявляется лишь при большом числе наблюдений.

Статистика изучает общественные явления, поэтому статистические методы используются практически во всех областях, где явления носят массовый характер, - в культуре и искусстве, медицине, спорте, образовании, туризме, сельском хозяйстве, торговле, потреблении, промышленности, пенсионном и социальном обеспечении, правонарушениях, науке и инновациях, рождаемости и т.д.

Сферы применения статистического анализа называются отраслевыми статистиками (это прикладные области статистики), в отличие от теории статистики, которая является методологической основой отраслевых статистик.

Статистика анализирует не «бездушные» цифры, а массивы данных, имеющих четкую качественную однородность.

Задача статистического исследования – получение обобщающих характеристик исследуемой статистической совокупности, таких, как объемы показателей, их соотношения, их средние значения, характеристики вариации, другие расчетные показатели, выявление связи между признаками, закономерностей развития явлений во времени, исследование изменений в структуре показателей и т.д.

Варианты – значения, которые может принимать признак.

Признаки бывают количественными, атрибутивными и альтернативными. К количественным признакам можно отнести рентабельность, прибыль, размер производственных фондов, число работающих и т.д., т.е. те из них, которые имеют количественное выражение. Значения атрибутивных признаков имеют не количественное, а качественное выражение: образование (высшее, незаконченное высшее, среднее, среднее специальное), форма собственности (государственная, муниципальная, частная). К альтернативным относятся признаки, которые могут принимать только два значения: пол (мужской, женский), отношение объекта к факту страхования (застрахован, не застрахован), и т.д. Другой тип альтернативных признаков получается, когда задается некоторое значение количественного признака и совокупность единиц разбивается на две группы: единицы с меньшим значением и единицы с большим значением заданной границы (например, для банков альтернативным признаком можно сделать «уставной капитал»: размер уставного капитала свыше 10 млрд. руб., менее 10 млрд. руб. (по принципу «да», «нет»).

Вариация (варьирующие признаки) - это изменение значений признака при переходе от одной единицы наблюдения к другой. Если бы не было вариации значений признака, не было бы статистики, именно изучение вариации – одна из основных целей статистического исследования.

Единица статистической совокупности – это единичный случай проявления массового общественного явления, входящий в качестве отдельного элемента в статистическую совокупность и несущий информацию о тех признаках, которые изучаются в ходе исследования.

Признак – это свойство изучаемого явления, наблюдаемое у единиц статистической совокупности.

Система статистических показателей – совокупность статистических показателей, связанных единой целью статистического исследования.

Системы статистических показателей создаются для того, чтобы охарактеризовать социально-экономическое явление с разных сторон, дать ему комплексную оценку.

Статистическая закономерность - это общая, повторяющаяся черта в характере изменений значений признака у большинства единиц статистической совокупности.

Именно для того, чтобы установить закономерность в развитии явления, требуется большое количество наблюдений в соответствии с законом больших чисел (массовое наблюдение). На формирование значения показателя у отдельной единицы наблюдения влияют два типа факторов: закономерный и случайный. Однотипные причины, действующие на все единицы наблюдения, создают закономерность, причины, воздействующие не на все единицы наблюдения, образуют случайность.

Статистический показатель - это количественное характеристика свойства изучаемого явления, относящаяся к конкретным условиям места и времени. Статистические показатели могут быть индивидуальными (прибыль предприятия), итоговыми (общая прибыль по исследуемой совокупности предприятий за период времени), аналитическими или расчетными (средние или относительные величины).

Статистическая совокупность - это множество единиц массового социально-экономического явления, однородных с точки зрения их качественной сути и объединенных на основе общих признаков, существование которых обусловлено общими причинами.

Главное требование к построению статистической совокупности – это однородность по тем признакам, которые заложены в основу ее формирования. Так, если изучается рентабельность малых предприятий промышленности России, то в совокупности не должно быть иных предприятий, а также предприятий с очень низкой или крайне высокой рентабельностью, представляющих собой единичные случаи.

Система способов, приемов, с помощью которых статистика исследует массовые явления, образует статистическую методологию. Ее специфика заключается в том, что все основные методические приемы используются по мере выполнения задач трех последовательных стадий (этапов) статистического исследования:

• статистического наблюдения;

• сводки и группировки первичных статистических данных;

• анализа статистической информации.