Взаимосвязи общественных явлений, их виды и формы. Методы изучения взаимосвязей

 

Причинно-следственные от­ношения – это связь явлений и процессов, при которой изменение одного из них (причины) ведет к изменению другого (следствия).

Признаки по значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, обуслав­ливающие изменения других, связанных с ними признаков, называ­ются факторными, или просто факторами (х). Признаки, изменяющие­ся под действием факторных признаков, являются результативными (у).

Виды статистических взаимосвязей:

1) Балансовые (система показателей, представляющая собой равенство двух частей, состоящих из отдельных элементов). Например:

Начальный остаток + Поступление = Расход + Конечный остаток

2) Компонентные (изменение какого-либо сложного явления полностью определяется изменением компонентов, входящих в это сложное явление как множители). Например:

Стоимость товара = Количество товара х Цена за единицу;

Затраты на производство продукции = Количество продукции х Себестоимость единицы продукции.

3) Факторные (проявляются в согласованной вариации различных признаков у единиц одной и той же совокупности), которые разделяются на:

- Функциональные;

- Стохастические.

Функциональной называют такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака, функциональная связь проявляется во всех случаях наблюдения и для каждой конкрет­ной единицы исследуемой совокупности (т.е. это связи полные, жесткие).

Если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений, то такая зависимость называется стохастической (т.е. это связи неполные, соотносительные). Частным случаем стохас­тической является корреляционная связь, при которой изменение сред­него значения результативного признака обусловлено изменением одного или нескольких факторных признаков.

Формы связей:

1) По направлению выделяют связь прямую и обратную.

При прямой связи с увеличением или уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значений результативного. Так, например, рост производительности труда способствует увеличению уровня рентабельности производства.

В случае обратной связи значе­ния результативного признака изменяются под воздействием фактор­ного, но в противоположном направлении по сравнению с изменением факторного признака. Так, с увеличением уровня фондоотдачи снижа­ется себестоимость единицы производимой продукции.

2) По аналитическому выражению выделяют связи прямолинейные (или просто линейные) и нелинейные.

Если статистическая связь меж­ду явлениями может быть приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью, если же она выражается уравнением какой-либо кривой линии (параболы, гиперболы, степен­ной, показательной, экспоненциальной и т. д.), то такую связь назы­вают нелинейной, или криволинейной.

3) По количеству факторных признаков различают связи однофакторные и многофакторные.

Если изучается связь между результативным признаком (у) и одним признаком-фактором (х), то данная связь однофакторная.

Многофакторная связь выражает зависимость результативного признака (у) от нескольких признаков-факторов, действующих одновременно, комплексно.

Методы изучения взаимосвязей

Балансовый метод – изучает балансовые связи и заключается в построении балансовых таблиц (характеризует структуру совокупности, позволяет определить искомые показатели из балансовой зависимости, группировать единицы совокупности по различным признакам и т.д.).

Индексный метод – изучает компонентные связи с помощью построения систем взаимосвязанных индексов.

Метод группировок – изучает факторные связи (заключается в разделении всей совокупности на группы по факторному признаку; позволяет выявить наличие связи и ее направление).

Корреляционно-регрессионный метод – изучает факторные (корреляционные) связи.

Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, т.е. подборе такой формы функциональной связи, которая в наибольшей степени соответствует сущности обнаруженной корреляционной зависимости.

Корреляционный анализ позволяет определить тесноту связи, т.е. с помощью специальных показателей измерить, в какой мере корреляционная связь приближается по своей силе к связи функциональной.

Корреляционно-регрессионный анализ проводится в несколько этапов:

1. Выбор типа функции

2. Построение уравнения регрессии

3. Оценка значимости параметров регрессии

4. Измерение тесноты связи

Уравнением регрессии называют теоретическую линию связи. Форму связи определяют прежде всего качественным анализом содержания рассматриваемой зависимости. При построении однофакторной модели известную помощь может оказать рассмотрение графика эмпирической линии регрессии, дающего зрительное представление о направленности и характере связи.

В зависимости от характера изменения результативного признака (у) с изменением факторного признака (х) связи могут быть линейными и нелинейными.

Уравнение линейной связи:

Нелинейные зависимости:

- парабола 2-го порядка

- парабола 3-го порядка

- гипербола

и т. д.

 

Параметры уравнения регрессии определяют методом наименьших квадратов (МНК), при котором

Параметры являются решением системы нормальных уравнений:

для прямой

 

для параболы 2-го порядка

 

для параболы 3-го порядка

 

для гиперболы

 

Методы измерения тесноты связи разделяются на:

- параметрические

- непараметрические.

Параметрические методы используются в тех случаях, когда все изучаемые признаки являются количественными. Использование этих методов основано на расчете основных параметров распределения (средних показателей, дисперсий).

Непараметрические методы используются для измерения связи между качественными признаками, по которым невозможно рассчитать параметры распределения.