31. Основні поняття статистичного аналізу

Статистичний аналіз – це процес дослідження і оцінки статистичної інформації за допомогою статистичних методів. Статистичний аналіз повинен бути ефективним, системним і достовірним. Для забезпечення ефективності, системності і достовірності статистичного аналізу вся робота з його проведення організується як єдина інтегральна система, починаючи з розробки системи цілей аналізу {S1} і закінчуючи системою отриманих результатів {S15}. При цьому

система цілей статистичного аналізу { S1 } розробляється і застосовується у формі системи найбільш важливих цільових статистичних показників ефективності.

Ефективність статистичного аналізу залежить також від якості порівнянь. Тому

у статистичному аналізі порівняння статистичних показників повинні мати комплексний, системний характер. Системи статистичних показників, які характеризують об’єкт дослідження, треба порівнювати не тільки у динаміці або з плановими показниками, але й з кращими базами порівняння. Кращими базами порівняння є відповідні міжнародні та національні стандарти, аналогічні економічні, соціальні та інші статистичні показники високорозвинутих країн світу.

Основною формою статистичного аналізу є факторний аналіз. Статистичний факторний аналіз – це аналіз впливу факторів на результатні, функціональні статистичні показники, що характеризують об’єкт дослідження. У статистичному факторному аналізі розрізняють два види показників: факторні (X) і результатні (Y). Факторні показники характеризують фактори, а результатні – наслідок впливу факторів. Наприклад, кількості проданих товарів (q) і їх ціни (p)– це показники факторні, а обсяги проданих товарів (Q) – результатні.

У статистичному факторному аналізі абсолютні і відносні відхилення результатних статистичних показників розкладаються на відхилення (прирости або зменшення) за рахунок найважливіших факторів. Виявлені відхилення характеризують або досягнення в роботі, або недоліки і втрати, усунення яких є резервом поліпшення результатів роботи.

Отже, статистичний аналіз є ефективним засобом виявлення і використання резервів.

Усі явища життя взаємопов’язані між собою. Тому статистичний аналіз взаємозв’язків та вимірювання впливу факторів на узагальнюючі, результатні показники є одним із найважливіших завдань статистики.

Розрізняють функціональні і стохастичні зв’язки.

Функціональний зв’язок – це такий зв’язок, коли кожному можливому значенню факторного показника X відповідає чітко визначене значення результатного показника Y. Наприклад, мультиплікативний зв’язок між кількістю проданих товарів (q) їх цінами (p) і обсягом проданих товарів (Q), тобто q * p = Q, є

функціональним зв’язком.

Стохастичний зв’язок – це такий зв’язок, коли кожному значенню факторного показника X відповідає множина значень результатного показника Y, які варіюють і утворюють умовний ряд розподілу. Різновидом стохастичного зв’язку є кореляційний зв’язок. Кореляційний зв’язок – це такий зв’язок, коли замість умовних розподілів результатного показника Y порівнюються середні значення цих розподілів. На відміну від функціонального, кореляційний

зв’язок є неповним і наближеним.

За напрямом дії аналізують прямі зв’язки і обернені.

Прямі зв’язки – це зв’язки, за яких зростання або зменшення значень факторного показника призводить також до зростання або зменшення результатного показника. Прикладом прямого кореляційного зв’язку може бути зв’язок між стажем роботи і продуктивністю праці.

Обернені зв’язки – це зв’язки, за яких результатні показники змінюються в протилежному напрямку відносно змін факторних показників. Наприклад, зі зростанням продуктивності праці собівартість одиниці продукції знижується.

Основними методами статистичного факторного аналізу є три методи: балансовий, індексний і кореляційно-регресійний.

Саме ці методи використовують найчастіше в аналізі економічних, соціальних, природних та інших явищ і процесів.