Основные приемы изучения взаимосвязей - раздел Математика, Тема 1. Предмет, метод, задачи статистики Для Изучения, Измерения И Количественного Выражения Взаимосвязей Между Явлен...
Для изучения, измерения и количественного выражения взаимосвязей между явлениями статистикой применяются различные методы, такие как: метод сопоставления параллельных рядов, балансовый, графический, методы аналитических группировок, дисперсионного и корреляционного анализа.
Метод параллельных рядов заключается в том, что полученные в результате сводки и обработки материалы располагают в виде параллельных рядов и сопоставляют их между собой для установления характера и тесноты связи.
Балансовый метод состоит в том, что данные взаимосвязанных показателей изображаются в виде таблицы и располагаются таким образом, чтобы итоги между отдельными ее частями были равны, т.е. чтобы был баланс. Балансовый метод используется для характеристики взаимосвязи между производством и распределением продуктов, денежными доходами и расходами населения и т.д. Почти все внутренние и внешние хозяйственные связи выражаются в виде балансов.
Метод аналитических группировок. Сущность метода аналитических группировок состоит в том, что единицы статистической совокупности группируются, как правило, по факторному признаку и для каждой группы рассчитывается средняя или относительная величина по результативному признаку. Затем изменения средних или относительных значений результативного признака сопоставляются с изменениями факторного признака для выявления характера связи между ними.
Дисперсионный анализ дает прежде всего возможность определить значение систематической и случайной вариаций в общей вариации, а также установить роль интересующего нас фактора в изменении результативного признака.
Для характеристики тесноты корреляционной связи между признаками в аналитических группировках межгрупповую дисперсию сопоставляют с общей. Это сопоставление называется корреляционным отношением и обозначается:
(8.5.)
Оно характеризует долю вариации результативного признака, вызванной действием факторного признака, положенного в основание группировки. Корреляционное отношение по своему абсолютному значению колеблется в пределах от 0 до 1. Чем ближе корреляционное отношение к 1, тем большее влияние оказывает факторный признак на результативный. Если же факторный признак не влияет на результативный, то вариация, обусловленная им, будет равна нулю (d 2= 0) и корреляционное отношение также будет равно нулю (h2=0), что говорит о полном отсутствии связи. И наоборот, если результативный признак изменяется только под воздействием одного факторного признака, то вариация, обусловленная этим признаком, будет равна общей вариации (h2=h2) и корреляционное отношение будет равно единице (h2= 1), что говорит о существовании полной связи.
Дисперсионный анализ позволяет не только определить роль случайной и систематической вариаций в общей вариации, но и оценить достоверность вариации, обнаруженной методом аналитических группировок. Определение достоверности вариации дает возможность с заданной степенью вероятности установить, вызвана ли межгрупповая вариация признаком, положенным в основание группировки, или она является результатом действия случайных причин. Для оценки существенности корреляционного отношения пользуются критическими значениями корреляционного отношения h2при разных уровнях вероятности или значимости a.
Уровень значимости — это достаточно малое значение вероятности, отвечающее событиям, которые в данных условиях исследования будут считаться практически невозможными. Появление такого события считается указанием на неправильность начального предположения. Чаще всего пользуются уровнями a = 0,05 или a = 0,01. Критические значения корреляционного отношения содержатся в специальных таблицах.
В этих таблицах распределение h2 при случайных выборках зависит от числа степеней свободы факторной и случайной дисперсии. Число степеней свободы факторной дисперсии равно:
К1=m-1 (8.6.)
где m — число групп, а для случайной дисперсии:
K1=n – m (8.7.)
где п — число вариант; m — число групп.
При проверке существенности связи чаще пользуются критерием Фишера, потому что при больших числах степеней свободы его табличные значения мало изменяются в отличие от корреляционного отношения, которое требует более громоздких таблиц. Критерий Фишера представляет собой отношение межгрупповой дисперсии к средней из внутригрупповых дисперсий, исчисленных с учетом числа степеней свободы:
(8.8)
Для этих отношений составляются таблицы, по которым можно определить, какая величина F при данном числе степеней свободы по факторной вариации (K1) и остаточной вариации (К2) дает основание утверждать с определенной вероятностью (например, 0,95; 0,99), что положенный в основание группировки признак является существенным, или не дает такого основания, и, следовательно, группировочный признак является несущественным.
Зная корреляционное отношение, можно определить критерий Фишера по следующей формуле:
(8.9.)
Подобный дисперсионный анализ может проводиться при группировке по одному факторному признаку или при комбинационной группировке по двум и более факторам. В таком случае необходима оценка достоверности влияния не только каждого положенного в основание группировки фактора в отдельности, но и результата их взаимодействия. Последний определяется как разность между эффектом совместного влияния двух группировочных признаков и суммой эффектов влияния каждого из этих факторных признаков, взятых в отдельности. Это осложняет расчеты суммы квадратов отклонений и числа степеней свободы вариации. Но сам принцип дисперсионного анализа, основанный на сопоставлении факторной дисперсии со случайной для оценки достоверности результатов статистической группировки, остается применим независимо от числа признаков группировки.
Тема Предмет метод задачи статистики... Понятие и предмет статистики... Метод статистики...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Основные приемы изучения взаимосвязей
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Предмет статистики
Слово «статистика» происходит от латинского «статус», что означает политическое состояние общества или государства. В настоящее время термин «статистика» употребляется в следующих значениях:
Метод статистики
Для изучения предмета статистики разработаны и применяют специфические приемы, совокупность которых образует методологию статистики. Общей основой разработки и применения статистической методологии
Категории статистики
Свой предмет статистика изучает при помощи определенных категорий, т.е. понятий, которые отражают наиболее общие и существенные свойства, признаки, связи и отношения предметов и явлений объективног
Организация государственной статистики в России
В основу организации статистической работы в РФ положены следующие принципы:
1. централизованное руководство статистикой
2. единые организационное строение и методология
Тема 2. Источники статистической информации
1. Понятие статистического наблюдения
2. Программно-методологические вопросы наблюдения
3. Формы, виды и способы наблюдения
4. Ошибки наблюдений
1. По
Программно-методологические вопросы наблюдения
Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки его цели и задач. Статистическое наблюдение чаще всего преследует практическую цель – получение достоверной информации дл
Ошибки наблюдений
Всякое статистическое наблюдение ставит задачу получения таких данных, которые бы точнее отображали действительность. Точность и достоверность статистической информации – важная задача статистическ
Понятие статистической сводки
В результате первой стадии статистического исследования получают статистическую информацию. Дальнейшая задача статистики – привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой
Статистическая группировка
В результате сводки статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.
Статистическая группировка – процесс
Этапы построения статистической группировки
Группировка статистических материалов осуществляется в несколько этапов.
1. Выбор группировочного признака. Для того, чтобы осуществлять группировку, необходимо из множества признак
Статистические ряды распределения
Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов и таблиц. Статистические ряды распределения – упорядоченное расположение единиц
Статистические таблицы
Статистическая таблица содержит сводную числовую характеристику исследуемой совокупности по одному или нескольким существенным признакам, взаимосвязанных логикой экономического анализа.
Виды и значение обобщающих статистических показателей
Обобщающие статистические показатели отражают количественную сторону изучаемой совокупности общественных явлений и представляют собой их величину, выраженную в соответствующих единицах измерения. О
Абсолютные статистические величины
Абсолютными в статистике называют суммарные обобщающие показатели, характеризующие размеры (уровни, объемы) общественных явлений в конкретных условиях места и времени.
Относительные величины
Относительные величины представляют собой частное от деления двух статистических величин и характеризуют количественное отношение между ними.
При расчете относительных величин следу
Структурные средние
Для характеристики состава изучаемой совокупности пользуются структурными величинами. Они бывают двух видов:
· Мода –наиболее часто встречающееся значение ряда (вариан
Понятие вариации
Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называется вариацией признака. Она возникает в результате того, что его индивидуальные значения складываю
Абсолютные и средние показатели вариации
Для характеристики колеблемости признака используется ряд показателей.
· Наиболее простой - размах вариации, определяемый как разность между наибольшим (xmax) и наименьши
Показатели относительного рассеивания
Для характеристики меры колеблемости изучаемого признака исчисляются показатели колеблемости в относительных величинах. Они позволяют сравнивать характер рассеивания в различных пределах (при сравн
Виды дисперсий
Существуют три вида (показателя) колеблемости признака в совокупности: общую дисперсию, межгрупповую дисперсию и среднюю из внутригрупповых дисперсий.
Общая дисперсия характеризует
Понятие выборочного наблюдения
Выборочное наблюдение – способ несплошного наблюдения, при котором обобщающие показатели изучаемой совокупности устанавливаются по некоторой ее части на основе положений случайного отбора. Ц
Виды выборочного наблюдения
Существуют следующие виды выборок:
а) повторный отбор, когда отобранная единица возвращается обратно в генеральную совокупность и для нее сохраняется возможность быть отобранной еще
Ошибки выборочного наблюдения
В связи с тем, что статистическая совокупность состоит из единиц с варьирующим признаком, то состав выборочной совокупности может отличаться от состава генеральной совокупности. Это значит, что обо
Предельная ошибка выборки
Полученные показатели генеральной совокупности по средством выше указанных формул, можно гарантировать лишь с определенной доле вероятности. В математической статистике доказано, что пределы значен
Определение необходимого объема выборки
При проектировании выборочного наблюдения возникает вопрос о необходимой численности выборки. Эта численность может быть определена на базе допустимой ошибки при выборочном наблюдении исходя из вер
Индивидуальные и общие индексы
Индивидуальные индексы получают в результате сравнения однотоварных явлений. Представляют собой относительные величины динамики, выполнения плана и их расчет не требует знания специальных пр
Агрегатная форма общего индекса
Агрегатный индекс – сложный относительный показатель, который характеризует среднее изменение социально – экономического явления, состоящего из несоизмеримых элементов.
Числитель и
Средние индексы
Средние индексы – индексы, вычисленные как средняя величина из индивидуальных индексов.
Выделяют следующие виды средних индексов:
· средний арифметический индекс, ха
Выбор базы и весов индексов
Выбор базы сравнения и весов индексов – это два важнейших методологических вопроса построения систем индексов.
Система индексов – ряд последовательно построенных индексов.
В
Индексы постоянного, переменного составов и структурных сдвигов
При изучении динамики социально – экономических явлений приходится производить индексные сопоставления более чем за два периода. В тех случаях, когда необходимо установить изменение качественного
Измерение связи
Все явления общественной жизни взаимосвязаны и взаимообусловлены. Задача статистики состоит в том, чтобы выявить и измерить связи и зависимости между изучаемыми явлениями.
Взаимосвязанны
Корреляционный анализ
Корреляционный анализ решает две основные задачи.
Первая задача заключается в определении формы связи, т.е. в установлении математической формы, в которой выражается данная связь.
Измерение тесноты связи
Чтобы измерить тесноту прямолинейной связи между двумя признаками, пользуются парным коэффициентом корреляции, который обозначается r
Так как при корреляционной связи имеют дело не
Методы измерения тесноты связи
Измерение тесноты связи при помощи дисперсионного и корреляционного анализа связано с определенными сложностями и требует громоздких вычислений. Для ориентировочной оценки тесноты связи пользуютс
Понятие о статистических рядах динамики
Основная цель статистического изучения динамики явлений состоит в выявлении и измерении закономерностей их развития во времени. Это достигается посредством построения и анализа статистических рядо
Сопоставимость в рядах динамики
Основным условием для получения правильных выводов при анализе рядов динамики является сопоставимость его элементов Показатели ряда динамики, подлежащие сопоставлению, должны быть однородны по эко
Статистические показатели динамики
В основе расчета показателей рядов динамики лежит сравнение его уровней. В зависимости от применяемого способа сопоставления показатели динамики могут вычисляться на постоянной и переменной базах с
Изучение основной тенденции развития
Тренд – долговременная компонента ряда динамики, она характеризует основную тенденцию его развития, при этом остальные компоненты рассматриваются только как мешающие процедуре его определен
Статистическое изучение сезонных колебаний
Сезонные колебания характеризуются специальными показателями – индексами сезонности. Совокупность этих показателей отражает сезонную волну. Индексами сезонности являются процентные отношения фактич
Элементы прогнозирования и интерполяции
Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз основан на экстраполяции. Экс
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
(8.5.)
(8.8)
(8.9.)
Новости и инфо для студентов