Фундаментом статистической методологии является

Обновлено: 07.05.2024

Статистические методы в управлении инновациями

Как известно, термин «статистика» может рассматриваться в трех значениях:

1. как синоним слова «данные», то есть совокупность сведений об массовых явлениях, публикуемых в сборниках, справочниках и т.д. Не случайно говорят, что степень цивилизованности общества определяется толщиной статистических сборников.

2. как научный метод, содержащий принципы работы с данными, характеризующими массовые случайные явления.

3. как область практической деятельности, направленной на сбор, регистрацию и анализ данных наблюдений.

Другими словами, в первом случае мы используем термин в обычной жизни, чтобы «обозначить» емкий цифровой материал; во втором - говорим о научной теории, основанной на законах математической статистики и теории вероятности; а в последнем – констатируем, что любое статистическое исследование должно быть организовано по особым правилам и нормам, устанавливаемыми соответствующими органам управления на разных уровнях (муниципальном, региональном, общегосударственном).

В связи с вышесказанным, общая методология статистических исследований всегда связана с обязательной реализацией следующих этапов:

1) статистическое наблюдение – планомерный, научно организованный сбор и регистрация данных в соответствии с заранее разработанными программой и формами наблюдений;

2) статистическая сводка и группировка данных, предполагающая классификацию и группирование изучаемых объектов по некоторым существенным признакам;

3) исчисление статистических показателей и формирование статистических выводов.

Говоря о статистических методах в управлении инновациями, нужно понимать, что логика и последовательность анализа должна строго соответствовать общепринятым нормам и законам общей теории статистики.

Законы общей теории статистики вообще можно условно разделить на две группы: 1) описательная статистика и 2) выводная статистика.

В рамках описательной статистики производится первичный анализ данных наблюдений, который может касаться исследования следующих аспектов:

рассмотрение общих закономерностей, присущих изучаемому явлению;
оценка вариации данных наблюдений, изучение структурных особенностей в статистической совокупности.

Выводная статистика позволяет проводить:

анализ внутренних и внешних взаимосвязей в наблюдаемых явлениях;
исследование наблюдаемых изменений во времени и прогнозирование поведения объекта в будущем;
распространять данные выборочных наблюдений на всю генеральную совокупность.

Следует также отметить, что общая статистическая методология оперирует следующими понятиями:

1. признак – это свойство единиц, которые могут быть наблюдаемы или измерены;

2. вариация – это изменяемость значений признака у отдельных единиц совокупности;

3. статистическая совокупность – это множество объектов или явлений, объединенных по одному или нескольким существенным признакам.

4. показатель – количественная обобщенная характеристика явлений в их качественной обусловленности в условиях конкретного места и времени.

Обращаясь к предметной области, связанной с управлениями инновациями, можно рассмотреть все обозначенные выше категории на следующем примере.

Совокупность предприятий нефтегазохимического комплекса образует статистическую совокупность, которая образована из числа предприятий, объединенных отраслевой принадлежностью. Затраты на технологические инновации по каждому из предприятий могут выступать в роли изучаемого признака. В данном случае речь идет о количественном признаке. Не исключением является выбор в статистических исследованиях качественных признаков. К таковым относятся, например, перечень источников средств на инновации (собственные, заемные), уровни риска (высокий, средний, низкий), квалификация персонала (с высшим образованием, средним специальным) и др.

Традиционно в качестве важнейших количественных признаков при изучении инновационного развития используют, помимо затрат на технологические инновации, объем отгруженных товаров и услуг инновационного характера, число предоставляемых патентных заявок на изобретения, число научно-исследовательских подразделений в организации и т.д.

Если в обозначенной в данном примере совокупности исследовать изменчивость затрат на технологические инновации, пределы их изменения, разброс относительно среднего уровня по исследуемой совокупности, то можно говорить о том, что проводится оценка изменчивости наблюдаемых значений признака, то есть рассматривается вариация этих значений.

И, наконец, завершая обзор основных категорий статистической науки на данном примере, можно упомянуть, что в роли показателя количественной оценки вариации может выступать, например, дисперсия затрат на технологические инновации.

Статистическая методология не только четко выделяет основные понятия и категории, но и содержит ряд основополагающих принципов статистического анализа, связанных с обоснованием той или иной системы показателей применительно к конкретным целям и задачам исследования. Некоторые основные подходы к применению различных статистических показателей приведены в Таблице 1.

Возвращаясь к нашему примеру, можно пояснить следующее. Исчисление среднего объема затрат на технологические инновации по совокупности рассматриваемых предприятий условно будет характеризовать общее свойство, закономерность для данной совокупности. Разбиение общей совокупности затрат на технологические инновации на отдельные статьи затрат с исчисление доли каждой статьи в общем итоге – позволит провести первичный анализ структуры совокупности затрат. Сравнение значений затрат на технологические инновации по совокупности рассматриваемых предприятий за разные периоды времени позволит оценить динамику изучаемого явления. Фактически оказался задействованным практически весь «арсенал» описательной статистики. А сколько новых возможностей для управления может получить исследователь, если обратится к методам выводной статистики, но для этого необходимо будет существенно расширить информационную базу, явившейся основой в рассматриваемом примере.

Проблематика исследования

Статистические показатели и методы

Выявление общих закономерностей, присущих элементам изучаемой совокупности

Метод исчисления средних величин, показатели центров рядов распределений – модальные и медианные величины

Характеристика вариации наблюдаемых значений

Показатели вариации – дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, децильные и квартильные группы в рядах распределений

Оценка взаимосвязей между признаками

Коэффициенты корреляции, регрессионный анализ, факторный анализ

Оценка структурных сдвигов и изменений

Относительные величины структуры и координации, коэффициенты структурных сдвигов Гатева, Салаи

Исследование динамики наблюдаемого явления

Темпы роста, прироста, абсолютные приросты значений, индексы качественных и количественных показателей

Распространение данных выборочных наблюдений на генеральную совокупность

Построение доверительных интервалов, проверка соответствия эмпирических частот теоретическим законам распределения

Аналитическое выравнивание, выявление циклических колебаний

Группирование и классификация объектов

Метод статистических группировок, кластерный анализ

Таким образом, независимо от предмета исследования, общая статистическая методология содержит определенный перечень показателей и методов, сфера приложений которых может быть различной. В дальнейшем будем говорить о специфических особенностях применения статистической методологии в управлении инновациями.

Методологические принципы современной статистики Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

Аннотация научной статьи по СМИ (медиа) и массовым коммуникациям, автор научной работы — Н. Н. Яркина

В статье акцентирована роль статистики как важного источника знаний. Аргументирована актуальность изучения и развития методологии статистической науки и ее принципов . В основу исследования положен теоретический научный метод и использованы такие его элементы как исторический подход, логика, дедукция, классификация. Сформулированы современные методологические принципы статистической науки. Практическая значимость методологических принципов показана через их согласованность с основополагающими принципами официальной статистики . Представлена классификация принципов официальной статистики по направлениям влияния на статистическую информацию. Резюмировано, что методологические принципы статистики определяют основные научные подходы и требования к проведению статистического исследования. Их реализация позволяет получить правдивые сведения о социально-экономических и экологических явлениях и процессах, взаимосвязях и тенденциях их развития, строить проекции будущего.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

METHODOLOGICAL PRINCIPLES OF MODERN STATISTICS

The article emphasizes the role of statistics as an important source of knowledge. The relevance of the study and development of the methodology of statistical science and its principles is argued. The research is based on a theoretical scientific method and its elements such as the historical approach, logic, deduction, classification are used. The modern methodological principles of statistical science are formulated. The practical significance of the methodological principles is shown through their consistency with the fundamental principles of official statistics . The classification of the principles of official statistics by the directions of influence on statistical information is presented. It is summarized that the methodological principles of statistics determine the basic scientific approaches and requirements for conducting statistical research. Their implementation allows you to get truthful information about socioeconomic and environmental phenomena and processes, the relationships and trends of their development, to build projections of the future.

Текст научной работы на тему «Методологические принципы современной статистики»

3. Egorova A. O. Formation of an organizational and economic mechanism for developing and implementing a competitive strategy for machine-building enterprises. // Autoref . dis. for the competition of uch. step. cand. econ. sciences. - Nizhny Novgorod, 2013. - 24 p.

4. Gorin A. A. Financial mechanism of investment management in power engineering corporations. //Autoref . dis. for the competition of uch. step. cand. econ. sciences. - St. Petersburg, 2015. -24 p.

5. Gruzinov V. P. Industrial policy - a tool for machine-building enterprises to get out of a depressed state. - M.: Labpopentry,2009. - 257 p.

6. Karanina E. V. Investments. Investment policy: multi-level aspects of the formation and effective implementation. - Kirov: Raduga-Press,2013. - 208 p.

7. Miller M. V. Financial mechanism of development of a commercial organization / / Autoref. dis. for the competition of uch. step. cand. econ. sciences. - Saratov, 2006. - 24 p.

8. Misakov V. S. Comparison as a General scientific method of cognition.Izvestiya Kabardino-Balkarian scientific center of the Russian Academy of Sciences. - 2007. - No. 3. - P. 16

9. Misakov V. S. Functional and cost analysis of construction terms / / Accounting. - 1985. - No. 8. - P. 0

10. Misakov V.S., Baiduev I.Z., Gendugov S.Z. Functional-cost analysis as a method of system research // Bulletin of the Orenburg State Agrarian University. - 2015. - No. 22-2. - S.167

11. Musaev M.M., Musaev H.M., Misakov V.S. Some approaches to the integration of economic and statistical research methods for functional-cost analysis // Financial Economics. - 2018. - No. 8. - S.73-75

12. Starodubtseva E. B. et al. Modern economic dictionary. - 6th ed. - Moscow: INFRA-M,2014

13. Gayrbekova R.S. Management of the formation of investment attractiveness of diversified agricultural enterprises / R.S. Gairbekova, S.A. Temmoeva // Natural-Humanitarian Studies. - 2019 .- No. 25 (3). - S. 47-51.

14. Belova L.A. State regulation of investment activity in the system of ensuring the economic security of the region / L.A. Belova // Natural-Humanitarian Studies. - 2020. - No. 27 (1). - S. 30-35.

N.N. Yarkina - professor of Department of Economy, Kerch State Maritime Technological University.

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ СОВРЕМЕННОЙ СТАТИСТИКИ METHODOLOGICAL PRINCIPLES OF MODERN STATISTICS

Аннотация. В статье акцентирована роль статистики как важного источника знаний. Аргументирована актуальность изучения и развития методологии статистической науки и ее принципов. В основу исследования положен теоретический научный метод и использованы такие его элементы как исторический подход, логика, дедукция, классификация. Сформулированы современные методологические принципы статистической науки. Практическая значимость методологических принципов показана через их согласованность с основополагающими принципами официальной статистики. Представлена классификация принципов официальной статистики по направлениям влияния на статистическую информацию. Резюмировано, что методологические принципы статистики определяют основные научные подходы и требования к проведению статистического исследования. Их реализация позволяет получить правдивые сведения о социально-экономических и экологических явлениях и процессах, взаимосвязях и тенденциях их развития, строить проекции будущего.

Annotation. The article emphasizes the role of statistics as an important source of knowledge. The relevance of the study and development of the methodology of statistical science and its principles is argued. The research is based on a theoretical scientific method and its elements such as the historical approach, logic, deduction, classification are used. The modern methodological principles of statistical science are formulated. The practical significance of the methodological principles is shown through their consistency with the fundamental principles of official statistics. The classification of the principles of official statistics by the directions of influence on statistical information is presented. It is summarized that the methodological principles of statistics determine the basic scientific approaches and requirements for conducting statistical research. Their implementation allows you to get truthful information about socioeconomic and environmental phenomena and processes, the relationships and trends of their development, to build projections of the future.

Ключевые слова: статистика, методология, принципы

Keywords: statistics, methodology, principles

Введение. Не так много найдется областей научной и практической деятельности, название которых столь активно упоминается на всех уровнях общественной иерархии, являясь при этом абсолютно понятным. Термин «статистика» произносится политическими и общественными деятелями, представителями органов государственной власти и управления, журналистами, предпринимателями, рядовыми гражданами, как в серьезном, так и в ироничном контекстах, когда нужны аргументы для доказательства истины или наоборот, когда пытаются заверить в обратном. Статистику «превозносят до небес» или «ниспровергают в бездну». Ей посвящены многочисленные цитаты, афоризмы, крылатые выражения очень и не очень известных людей, отражаю-

щие отношение к науке «статистика» и результатам статистической деятельности, в которых присутствует и признание ее значимости, и понимание потенциала как инструмента информационно-доказательного воздействия, и определенный сарказм. Достаточно ознакомиться с небольшой подборкой высказываний о статистике, предлагаемых современным информационным Гуру - интернетом, что бы понять, насколько неоднозначно ее восприятие и, тем не менее, признаваема роль в формировании общественного сознания и отражении общественного развития. В частности: «Говорят, что числа правят миром. Нет, они только показывают, как правят миром» (И. Гёте (1749-1832)); «Есть три разновидности лжи: ложь, гнусная ложь и статистика» (Б. Дизраэли (1804-1881)); «Статистика - это узник под пытками: нужными приемами от нее можно добиться любых показаний» (Дж. Ротшильд (1839-1937) [1] и т.д. обращает на себя высказывание В. Фроловой (нашего современника): «Статистика, пожалуй, это самая божественная из наук. Ведь она переводит любое событие из разряда случайного в разряд закономерного» [2], отражающее целевую установку статистики, состоящую в выявлении закономерностей общественного развития.

Статистика - это великая наука! Она позволяет познать прошлое, чтобы понять настоящее и заглянуть в будущее.

Именно статистика «когда уже не у кого спросить» способна приоткрыть семейные «корни», позволяет получить информацию о том, кем были и чем жили прадеды.

В частности, из уникального документа «Материалы по статистике Новгородской губернии, собранные и обработанные Статистическим отделением Новгородской губернской земской управы», изданного в 1885 году [3], стало известно, что в селении № 1107 (деревня Захарово, моя Родина) было 8 крестьянских дворов и всего 17 строений, в том числе 13 жилых домов. На 1879 год число жителей по семейным спискам составляло 30 человек (15 мужского пола и 15 женского), а по приходским спискам 28 человек (13 мужского пола и 15 женского). Жители занимались рубкой, возкой и сплавом леса. Поселение находилось в 8 верстах от школы и в 49 верстах от больницы. Количество земли: надельной удобной 66 десятин; надельной неудобной 2 десятины / 1200 саженей; покупной удобной 19 десятин. Количество высеиваемого хлеба: ржи 4 четверти; овса 8 четвертей. Количество скота: 6 лошадей; 12 рогатого скота; 15 мелкого скота. Количество платежей за 1880 год: государственных сборов и податей - выплачено 18,75 руб.; земских сборов - выплачено 5,76 руб.; волостных и сельских сборов - выплачено 7,92 руб.; страховых платежей - выплачено 2,30 руб.; выкупных платежей - выплачено 86,40 руб. (долг 792 руб.); всего платежей - выплачено 121,13 руб. (долг 792 руб.).

Этот частный пример может быть сам по себе и не интересен, но как срез нашей общей истории он дает представление о том, чем занимались, и чем владели крестьяне Новгородской губернии во второй половине девятнадцатого века; какова система и структура их платежей; что росло на новгородских землях; какова была социальная инфраструктура в Тихвинском уезде, в состав которого входила деревня Захарово, да и что собой представляла крестьянская деревня.

Подобный экскурс в собственное прошлое, благодаря статистике, может совершить каждый, что, несомненно, важно как в личном, так и общественном плане, ибо еще М.В. Ломоносов, говорил, что народ, не знающий своего прошлого, не имеет будущего.

Доверие к статистическим источникам, имеющим разную ретроспективу и территориальную (страно-вую) принадлежность, предопределяется, в первую очередь, преемственностью и согласованностью методологии статистической науки, опирающейся на единые базовые принципы, требующие изучения и уточнения с учетом новых общественных запросов и возможностей.

Проблема развития методологии статистической науки, вообще, и ее принципов, в частности, не теряет своей актуальности, что обусловило цель работы над статьей, как изучение и систематизация методологических принципов современной статистики.

Основная часть. Методологические принципы - это основные правила, исходные положения, составляющие основу всей системы методов и методик статистической науки (рис. 1). Они являются определяющим элементом статистической методологии, как фундамента статистического исследования. Напомним, что суть научного понятия «методология» (от греч. д£0о5оХо^а - учение о способах) обусловлена смыслом составляющих его терминов: «метод» (от др.-греч. це9о5о^) как «путь исследования» и «логос» (от др.-греч. Хоуо^) как «разум, суждение, слово».

Рисунок 1 - Основные элементы статистической методологии

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Различия в понятиях «метод исследования» и «методика исследования» можно интерпретировать как различия между «общим» и «частным».

Так, если метод статистического исследования, как «путь исследования», представляет собой совокупность последовательных процессов, процедур и действий, вытекающих из общих теоретических и практических представлений о сущности изучаемого явления, и соответствующих определенным этапам статистического исследования, то методика статистического исследования - это конкретное воплощение статистического метода, уточнение приемов, пользуясь которыми статистика исследует конкретный объект с учетом конкретного материала в рамках конкретной исследовательской процедуры.

Фундамент современной статистической науки был заложен представителями английской школы политических арифметиков У. Петти (1623-1687) и Дж. Граунтом (1620-1674) в середине семнадцатого века. Именно в рамках данной школы:

- сформулирована цель статистической науки, состоящая в изучении массовых общественных явлений;

- определено ее содержание, включающее разработку статистических методов исследования, измерение и исследование закономерностей развития общественных явлений и выработку вероятных гипотез будущего развития;

- выделен общий принцип статистического исследования, в основу которого положен закон больших

Выработка вероятных гипотез будущего развития рассматривалась как один из результатов статистического исследования, вместе с тем, именно статистическая гипотеза, отражающая предположительное суждение о вероятностных закономерностях, которым подчиняется изучаемое явление, представляет собой принципиальное условие статистического исследования и предшествие последовательной реализации его этапов. Предварительная статистическая гипотеза позволяет уточнить цель исследования и определить его содержание, т.е. методику или методики в рамках соответствующего метода исследования.

Не менее значимым для уточнения методологических принципов современной статистической науки является диалектический подход, согласно которому общественные явления рассматриваются в развитии, взаимосвязи и причинной обусловленности.

N ОСНОВОПОЛАГАЮЩИЕ ПРИНЦИПЫ ОФИЦИАЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ У

> Значимость, объективность и общедоступность

Официальная статистика является обязательным элементом информационной системы демократического общества, обеспечивая органы государственного управления, экономические субъекты и общественность данными о положении в экономической, демографической, социальной и экологической сферах. С этой целью официальные статистические данные, удовлетворяющие требованиям практической полезности, должны собираться и распространяться официальными статистическими ведомствами на объективной основе в интересах реализации права граждан на общедоступную информацию

> Подотчетность и транспарентность (прозрачность)

Для облегчения правильной интерпретации данных статистические ведомства должны предоставлять информацию в соответствии с научными стандартами в отношении источников статистических данных, методов и процедур

Предотвращение неправильного использования

Статистические ведомства имеют право комментировать неверную интерпретацию или неправильное использование статистических данных

Рисунок 2 - Основополагающие принципы официальной статистики, нацеленные на качество статистической информации

Проведенное исследование позволило выделить ряд методологических принципов статистической науки, среди которых, наряду с общим принципом статистического исследования - законом больших чисел, следует учитывать такие требования, как:

- предварительная гипотеза, предопределяющая целенаправленность и содержание статистического исследования;

- комплексность статистического исследования, в основе которой лежат причинно-следственные связи между элементами объекта исследования как системы, а также данного объекта с другими системами внешнего мира;

- адекватность методики статистического исследования качественным характеристикам изучаемого явления и имеющейся о нем информации;

- критериальность статистического исследования, обеспечивающая надежность его результатов.

ОСНОВОПОЛАГАЮЩИЕ ПРИНЦИПЫ ОФИЦИАЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ

Источники официальной статистики

Данные для статистических целей могут браться из всех типов источников, будь то документация статистических обследований или административные картотеки. Статистические ведомства должны выбирать источник с учетом соображений качества, своевременности, затрат и нагрузки, которая ложится на респондентов

Индивидуальные данные, собранные статистическими ведомствами для статистической обработки, независимо от того, касаются они физических или юридических лиц, должны носить строго конфиденциальный характер и использоваться исключительно в статистических целях

Публичность нормативно-правовой базы статистики |

Законы, нормы и приемы, в соответствии с которыми функционируют статистические системы, должны предаваться гласности

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Рисунок 3 - Основополагающие принципы официальной статистики, нацеленные на процедуру сбора

Представленные утверждения не являются принципиально новыми, но в контексте систематизации теоретических основ статистики как науки, имеют научную и практическую значимость.

Выделенные теоретические принципы согласуются с десятью основополагающими прикладными принципами официальной статистики, одобренными Генеральной Ассамблеей ООН в январе 2014 года, ориентированными на создание качественной международной информационной базы устойчивого развития обще-

ства, поддерживая их [3]. Именно информация, ее обязательные характеристики (достоверность, точность, своевременность, доступность и т.д.), является ключевым фактором и ресурсом современной экономики.

Соотнесение смыслового содержания прикладных принципов официальной статистики с вектором их влияния на формирование качественной информационной базы устойчивого общественного развития, позволило выделить три группы:

- принципы, обеспечивающие качество статистической информации (рис. 2);

- принципы, определяющие требования к процедуре сбора статистической информации (данных) (рис.

- принципы, способствующие международной интеграции, взаимодействию и взаимопониманию (рис.

Рисунок 4 - Основополагающие принципы официальной статистики, нацеленные на международное

Несмотря на несомненную практическую значимость принципов официальной статистики, они, тем не менее, в основном, определяют технические требования к сбору и обработке цифровой информации. Эти принципы обеспечивают численную достоверность и сопоставимость результатов статистического исследования, являясь необходимым, но недостаточным условием обоснованности принимаемых на их основе решений. Очень важно не только правильно собрать и обработать данные, но и необходимо их грамотно интерпретировать с научной точки зрения, ориентируясь на методологические принципы статистики.

Заключение. Современное общество живет в информационном мире, качественные характеристики которого во многом предопределены правилами работы с цифровыми данными. Методологические принципы статистики определяют основные научные подходы и требования к проведению статистического исследования, реализуясь, в том числе, и в основополагающих принципах официальной статистики, позволяя увидеть реальную картину мира: получить правдивые сведения о социально-экономических и экологических явлениях и процессах, взаимосвязях и тенденциях их развития, строить проекции будущего.

Статистическая методология

Специфические приемы, с помощью которых статистика изучает свой предмет, образуют статистическую методологию.

Под статистической методологией понимается система приемов, способов и методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся «структуре, динамике и взаимосвязях социально-экономических явлений.

Статистическое исследование состоит из трех стадий:

1) статистическое наблюдение;

2) сводка и группировка результатов наблюдения;

3) анализ полученных сводных материалов.

Все эти этапы связаны между собой, отсутствие одного из них ведет к разрыву целостности статистического исследования.

Прохождение каждой стадии исследования связано с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемой работы.

Метод массовых наблюдений. Начальной стадией статистических исследований являетсястатистическое наблюдение - научно организованный сбор сведений об изучаемых социально-экономических процессах или явлениях.

Полученные в результате статистического наблюдения данные являются исходным материалом для выполнения последующих этапов статистического исследования. Характерным для этой стадии является метод массовых наблюдений, так как статистическое наблюдение всегда массовое. Это объясняется тем, что статистика изучает закономерности, которые выделяются через исследование массовых явлений под действием закона больших чисел. Кроме того, на этом этапе анализа формируются его цели и задачи, разрабатываются программы исследования в целом и по вышеуказанным стадиям, определяются конкретные способы и методы, используемые на каждом этапе исследования; составляется организационный план его проведения, определяются объект (совокупности общественных явлений или процессов) и единица наблюдения.

Результатом статистического наблюдения являются данные, характеризующие каждую единицу наблюдения. Цельже исследования - получение характеристики объекта наблюдения в целом. Поэтому результаты статистического наблюдения представляют собой лишь исходный статистический материал.

Эти результаты необходимо определенным образом обработать с тем, чтобы из статистического "сырья" выявить статистические данные. Такая обработка является следующей после наблюдения стадией статистического исследования и представляет собой сводку исходных данных для получения обобщающих характеристик исследуемого процесса или явления.

Метод статистической группировки и статистических таблиц. Вторая стадия статистического исследования представляет собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность в целях выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Важнейшим специфическим методом на этой стадии является методгруппировок. Статистическая сводка включает в себя распределение исходных данных по группам, качественно однородным по одному или нескольким признакам, и получение групповых итогов.

Для правильного выделения качественно однородных групп следует выбирать основные, наиболее существенные для данного явления или процесса признаки. В зависимости от числа и вида признаков; решаемых задач и исходных данных группировки подразделяются на: простые и комбинационные, по количественным и качественным признакам, типологические, структурные и аналитические, многомерные, первичные и вторичные. Одним из этапов процесса группировки является построениерядов распределения, т. е. группировка единиц наблюдения по величине или значению признака.

Результаты статистической группировки и сводки излагаются в виде статистических таблиц, являющихся наиболее рациональной, систематизированной и наглядной формой представления массовых данных.

Методы анализа с помощью обобщающих показателей. Статистический анализ является заключительной стадией статистического исследования.

В соответствии с ранее сформулированными познавательными задачами статистики как науки в процессе статистического анализа исследуются структура, динамика и взаимосвязи общественных явлений или процессе».

Выделяют следующие основные этапы анализа:

1) констатация фактов и их оценка;

2) установление характерных черт и причин явления;

3) сопоставление явления с другими, в том числе с оптимальными;

4> формулирование гипотез, выводов и предложений.

Характерным для статистических методов на этой стадии является применениеобобщающих показателей: абсолютных, относительных, средних величин и индексных систем. Некоторые общие черты формирования обобщающих показателей устанавливаются посредством измерения их вариации. Изучение вариации наряду с применением средних и относительных величин имеет большое практическое и научное значение. Показатели вариации дополняют средние величины, за которыми скрываются индивидуальные различия. Они характеризуют степень однородности статистической совокупности по данному признаку. Показатели вариации определяют границы вариации признака. Соотношение показателей вариации выражает взаимосвязь признаков.

Изучение структуры - исходный пункт статистического исследования. Здесь вопросы изменения и развития возникают в отраженной форме с различным уровнем развития элементов структуры. Конечная задача статистического исследования - отыскание закономерностей динамики. Исследование динамики обычно носит дифференциальный или интегральный характер. Фиксация состояний процесса образует интегральныйдинамический ряд, который исследуется на Основе обобщающих аналитических показателей, специальных приемов обработки и моделирования рядов динамики. Прогнозирование дальнейшего хода развития общественных явлений осуществляется с помощью экстраполяции.

Закономерности причинно-следственных связей общественных процессов и явлений устанавливаются с помощьюкорреляционно-регрессионного анализа, а такжеметодов многомерного статистического анализа. Взаимосвязи явлений также изучаются с помощью статистических группировок, параллельных рядов, взаимосвязанных индексов и т. д.

Широкое применение в статистике находят графические методы, позволяющие в наглядной форме представлять результаты статистических исследований.

Вопросы для самопроверки:

1. Назовите основные особенности предмета статистики?

2. Что такое предмет статистики и статистическая совокупность?

3. Что является объектом статистического исследования?

4. Дайте определение единице статистической совокупности.

5. Понятие вариации в статистике.

6. Что такое статистический показатель?

7. Изучение структуры массовых явлений.

8. Перечислите основные стадии статистического исследования.

9. Основные методы статистического исследования.

10. В чем сущность статистических методов и какие из них применяются в статистических исследованиях?

Основа статистической методологии

Как уже отмечалось, предметом статистического изучения всегда выступает совокупность явлений. Как правило, она включает в себя несколько частных совокупностей, представляющих особые типы явлений, иначе говоря, особые модификации изучаемой закономерности. Единицы разных частных совокупностей в рамках общего качества отличаются кругом признаков и их значений.

В большинстве случаев правильным будет представление частной совокупности (однородной группы), состоящей из ядра и окружающих его явлений - слоя. Ядро - концентрированное выражение всех специфических свойств типа (группы), определяющих качественное отличие данного типа от всех иных. Кроме единиц, составляющих ядро, тип включает явления переходного качества, принадлежность которых к данному типу может быть установлена с определенной вероятностью. Такие явления образуют, так сказать, «полосу размыва» между типами.

Среди студентов можно встретить такой тип, как «идеальный студент»: прекрасно учится, много читает, хороший товарищ. Есть студенты не такие разносторонние, для которых важны только специальные знания; есть и другие типы. «Качество» одних студентов, их принадлежность к тому или иному типу можно определить практически безошибочно, тогда как в отношении других вопрос решается в определенной степени условно. Они-то и представляют собой явления переходного качества.

Соотношение между ядром и его окружением в разных типах будет, конечно, различным: это зависит от устойчивости типа, длительности его существования, взаимодействия с другими типами той же совокупности, с другими совокупностями. Однако ядро должно составлять большинство единиц того или иного типа, так как именно ядро определяет «лицо» типа, его характерные свойства.

Социально-экономическая статистика изучает совокупности однокачественных явлений в конкретных условиях места и времени. Таким образом, статистика располагает всегда ограниченным числом данных. Каждое явление возникает как результат множества факторов. В естественных науках можно проследить интересующие взаимосвязи с помощью специально проведенных лабораторных экспериментов, которые называют активными экспериментами, так как исследователь практически полностью контролирует ход эксперимента и может выделить в более ил и менее чистом виде влияние каждого из выбранных факторов, элиминируя влияние остальных. Иная ситуация в социально-экономических исследованиях. «При анализе экономических форм нельзя пользоваться ни микроскопом, ни химическими реактивами. То и другое должна заменить сила абстракции», - писал К.Маркс (Маркс К., Энгельс Ф. Соч.- Изд. 2-е. Т. 23.- С. 4). Применяя различные методы анализа, мы проводим «пассивный» эксперимент, причем ни один метод не позволяет определить «чистый» вклад каждого из факторов по отдельности в совокупный результат.

Важно то, что в центре социально-экономических явлений и процессов находится человек со своими субъективными установками, активным воздействием на окружающий мир; это делает достоверность данных особой проблемой статистики.

Обобщая сказанное, можно указать следующие особенности социально-экономических явлений: I) сложность их материальной природы, многообразие количественных и качественных определений; 2) ограниченность численности; 3) динамичность; 4) многообразие видов и форм, в которых проявляются единые по своей сущности процессы, отсюда - разделение на частные совокупности, на группы особого качества; 5) взаимосвязанность явлений и признаков; невозможность элиминирования действия факторов и раздельной оценки их действия.

Специфика предмета статистики обусловливает специфику статистического метода. Он включает сбор данных (статистическое наблюдение), их обобщение, представление, анализ и интерпретацию. Статистические данные могут быть взяты из публикаций, а можно собрать новую информацию по каждой единице совокупности (фирме, человеку, виду продукции, товару). Получение исходных данных является одной из наиболее трудных и важных задач, которые встают перед статистикой. Главное - использовать те данные, которым можно доверять. Проблемы статистического наблюдения рассматриваются в гл. 2 и 7.

Обобщение данных наблюдения включает группировку - разграничение общей совокупности на группы однородных единиц и сводку - обобщение значений признаков в сводные статистические показатели для характеристики каждой частной совокупности, группы и совокупности в целом (ем. гл. 3, 5, б).

Чтобы пользоваться результатами обобщения или непосредственно исходной информацией, данные должны быть представлены в подходящей форме, компактно и наглядно. С этой целью строятся таблицы и графики (см. гл. 4).

Процесс анализа охватывает все стадии статистического исследования. Каждый следующий этап статистической работы зависит от предыдущего. Этап обобщения данных оказывает влияние на статистическое наблюдение — ведь именно тем, что мы хотим получить в результате исследования, определяются границы объекта наблюдения, программа наблюдения (какие признаки мы будем регистрировать у единиц совокупности).

Выделение типов в результате классификации или группировки данных обеспечивает их однородность. Тем самым создается основа для расчета сводных показателей, анализа вариации и связей. Однородность обобщаемых данных определяет устойчивость всех статистических показателей. Так, по-разному рассчитывается средний надой молока в целом по России, объединяя центральные районы, Северный Кавказ, Северо-Запад и т. д., и этот же показатель по отдельным территориям страны с достаточно однородными при-родно-климатическими условиями.

При изучении связей статистика помогает установить круг важнейших факторов, измерить хотя бы и условно силу их влияния (см. гл. 8, 10). В решении этой задачи всегда существует опасность установления ложных связей - принять за причину просто сопутствующие явления. Например, считать черного кота или разбитое зеркало предвестием неудач.

Важным направлением анализа является изучение динамики. Чтобы предсказать развитие в будущем (сколько автомобилей будет произведено и продано на внутреннем рынке, какова будет численность населения в 2000 г. и т.д.), нужно знать фактическую динамику в прошлом: как изменялись показатели, имелась ли тенденция в их изменении, каков характер колеблемости данных.

Каждый шаг исследования завершается интерпретацией полученных результатов: какое заключение можно сделать, исходя из проведенного анализа, что говорят нам цифры — подтверждают ли они исходные предположения или открывают что-то новое? Интерпретация данных ограничена исходным материалом. Если заключения основаны на данных выборки, то она должна быть репрезентативной, чтобы выводы были отнесены к совокупности в целом (см. гл. 7). Статистика позволяет выяснить все то полезное, что содержится в исходных данных, и определить, что и как можно использовать в принятии решений.

Рекомендуемая литература к главе 1

1. Елисеева И. И. Моя профессия - статистик.- М.: Финансы и статистика, 1992.

2. Плошко Б. Г. Группировка и системы статистических показателей.- М.: Статистика, 1978.

Статистика

Статистическая методология представляет собой совокупность общих правил и специальных приемов и методов статистического исследования. Общие правила статистического исследования исходят из положений социально-экономической теории и принципа диалектического метода познания – это теоретическая база статистики.

Метод статистики включает в себя три группы методов исследования или три основные стадии экономико-статистического исследования:

– метод обобщающих показателей.

1. Статистическое наблюдение – первый этап любого статистического исследования – заключается в сборе первичного статистического материала, в научно организованной регистрации всех существенных фактов, относящихся к рассматриваемому объекту. Например, при переписи населения регистрируются заранее обусловленные признаки всех жителей страны по тщательно разработанному плану. Массовое статистическое наблюдение представляет исходный материал для статистических обобщений, для получения объективных выводов об изучаемом явлении, дает возможность исключить влияние случайных величин. Подробнее об этом этапе см.

2. Метод группировок – второй этап исследования – дает возможность все собранные факты подвергать систематизации и классификации. Все единицы делятся на однородные группы и подгруппы, подсчитываются итоги по каждой и заносятся в статистические таблицы. Например, при переписи населения определяются группы по полу, по возрасту и т.д.; по каждой группе подсчитывается численность населения и т.д.

3. Метод обобщающих показателей – третий этап – позволяет характеризовать изучаемое явление при помощи статистических величин – абсолютных, относительных и средних. Выявляются взаимосвязи и масштабы явлений, определяются закономерности их развития, даются прогнозные оценки. Выводы, как правило, излагаются в текстовой форме и сопровождаются таблицами и графиками.

Читайте также: