Значение статистики, ее задачи и организация

Для адекватного восприятия курса по статистике и самостоятельной работы с литературными источниками необходимо усвоить важнейшие понятия и определения, которыми оперирует статистическая наука.

Статистика изучает числа, чтобы обнаружить в них закономерности. Часто явления (ситуации), в которых результат полностью определяется влияющими на него факторами, называются детерминированными или закономерными, а те, в которых это не выполняется — недетерминированными или стохастическими.

Для описания, явлений с неопределенным исходом (в бизнесе, науке, в повседневной жизни) используется идея случайности, согласно которой, результат явления с неопределенным исходом как бы определяется неким случайным испытанием, случайным экспериментом, случайным выбором. Случайную изменчивость хорошо иллюстрирует пример взятый из книги А. Хальда [ ]. В таблице 1.1 приведены размеры изготовленных станком 200 заклепок. Все контролируемые условия, в которых работал станок, оставались неизменными. В то же время диаметры головок раз от разу несколько изменялись. Характерная черта случайных колебаний — эти изменения выглядят бессистемными, хаотичными. Действительно, если бы в этих изменениях были бы обнаружена закономерность, то появились бы основания, чтобы искать ответственную за эту закономерность причину, тем самым изменчивость не была бы чисто случайной. Например, если бы, с течением времени размер головки заклепки проявил тенденцию к увеличению, можно было бы предположить износ инструмента.

Таблица 1.1

Другими всем известными распространенными случаями случайности являются, например, раздача игральных карт или костей домино, бросание игральных кубиков и т.д. У всех этих примеров есть общая черта — непредсказуемость результатов для действий, проводящихся в неизменных условиях.

Соответственно, одно из возможных определений статистики, наиболее полно отвечающее целям и задачам данного курса, может быть следующим. Статистика – наука, изучающая количественные стороны массовых явлений в конкретных условиях и времени на основании, которых формируются аналитические выводы, служащие основой для принятия решений.

Предметом статистики является количественные соотношения в экономических и социальных процессах позволяющие выявить в них закономерности и связи, а также изучить их развитие.

Принципиальной особенностью статистики является то, что она позволяет исследовать не отдельные реализации (факты, значения, например, предпочтение в напитках конкретного человека), а массовые экономические и социальные процессы, выступающие как множество отдельных реализаций, обладающих как индивидуальными, так и общими признаками, то есть статистические совокупности (например, наличие гендорных предпочтений, по какому либо напитку у всего населения страны).

Под статистической совокупностью понимается - множество единиц реализаций, обладающих: однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояний отдельных единиц реализаций и наличием вариации (инвариантностью). Например, макроэкономические совокупности: коммерческие банки страны (города); множество субъектов малого бизнеса; население страны и др. Микроэкономические совокупности: заемщики банка; дебиторы, кредиторы и работники предприятия; изделия выпускаемые предприятием; производительность труда отдельного работника или группы и т.д.

Каждый отдельный элемент множества называется единицей статистической совокупности (единичной реализацией). Единицы статистической совокупности характеризуются общими свойствами, именуемыми признаками. Признаки определяют как общие (сходные) для совокупности качественные характеристики (например, принадлежность к классу кредитных учреждений или к определенному предприятию), так и характеристики единиц реализаций: размер уставного капитала, показатели рентабельности и ликвидности, размер кредиторской задолженности, отклонение размера детали в партии и т.д. Соответственно однородные совокупности обладают по всем единицам рядом существенных общих признаков и разными значениями (вариациями) других признаков.

Качественная однородность необходимая для адекватности получаемых статистических выводов устанавливается (определяется) в соответствии с целями проводимых статистических исследований, его задачами и принципами.

Вариация признаков обусловлена различным сочетанием условий, которые определяют развитие элементов множества, например, уровень доходов банка определяется временем его работы, квалификацией персонала, величиной собственного капитала и др. Наличие вариации признаком по существу и определяет необходимость проведения использования статистических исследований, поскольку каждая реализация может носить существенно случайный характер и соответственно необходимо определить его распределение в совокупности.

По форме внешнего выражения признаки делятся на атрибутные (описательные, качественные) и количественные.

Атрибутные признаки не поддаются количественному (числовому) выражению (например, наименование организаций, наименование подразделений и др.) и могут характеризоваться числом только как число единиц совокупности, например, число кредитных учреждений в городе.

Количественные признаки выражают числовое (итоговое) значение, например, доход, размер детали, размер заработной платы.

Количественная характеристика выражается через числа называемые статистическими показателями, которая отражает результат измерений единиц совокупности и совокупность в целом. Количественные показатели можно разделить на прерывистые (дискретные) и непрерывные.

Важнейшей категорией статистики является статистическая закономерность, выявление которой позволяет решать значительное число прикладных задач. Статистическая закономерность – это форма проявления причинной связи, выражаемая в последовательности, регулярности, повторяемости событий с присущей им степенью вероятности, если причины (условия, факторы, характеристики), порождающие события, не изменяются или изменяются незначительно. Статистическая закономерность устанавливается на основании анализа статистической совокупности (массовых данных). Она возникает в результате действия объективных законом, выражая каузальные отношения (каузальное отношение - зависимость между переменными, при которой изменение в одной или нескольких переменных влечет за собой изменение в других переменных). Статистическая закономерность непосредственно связана с законом больших чисел.

Закон больших чисел заключается в том, что при достаточно больших объемах выборки (статистической совокупности) в числах суммирующих результат массовых наблюдений, проявляется определенная правильность (закономерность) которая не может быть установлена (обнаружена) на небольшом количестве реализаций. Закон больших чисел выражает свойства массовых явлений. Следует иметь в виду, что тенденции и закономерности, раскрываемые с помощью закона больших чисел, имеют силу только как общие тенденции и закономерности всей совокупности, но не как закон для каждого отдельного случая реализации(индивидуального случая).

Целью статистического исследования является обнаружение и исследование соотношений между статистическими данными и их использование для прогнозирования и принятия лучших решений.

Задача статистического исследования состоит в получении обобщенных характеристики выявление закономерностей в конкретных условиях места и времени, которые проявляются только при большой массе статистических данных через преодоление случайности свойственной единичным реализациям.

Статистические исследования состоят их трех стадий:

1. статистическое наблюдение;

2. сводка и группировка результатов наблюдений;

3. анализ полученных обобщающих показателей.

Все стадии связанны между собой и в каждой из них используется специальные методы.

Наиболее типичными задачами статистики при исследовании массовых явлений и процессов, являются:

· уровень и структура;

· взаимосвязей;

· динамика.

Статистические данные в экономике являются основой для выявления и обоснования эмпирических закономерностей. Без конкретных количественных данных, характеризующих функционирование исследуемого экономического объекта, принимаемые решения по его управлению всегда будут носить характер интуитивных и соответственно неоптимальных.

Экономические данные обычно делят на два вида: перекрестные данные (cross-section data) и временные ряды (time series). Перекрестные данные - это данные по какому-либо экономическому показателю, полученные для разных однотипных объектов (фирм, регионов). При этом либо все данные относятся к одному и тому же моменту времени, либо их временная принадлежность несущественна. Временные ряды - это данные, характеризующие один и тот же объект, но в различные моменты времени. К первому типу, например, относятся данные бюджетных обследований населения в определенный момент времени; ко второму - данные о динамике уровня инфляции за определенный период. Данные временных рядов характеризуются определенными зависимостями и закономерностями их последовательных значений, например, могут быть связаны между собой последовательные отклонения от общей тенденции развития; в этих связях экономических показателей могут присутствовать задержки (временные лаги) и т. д. Это обусловливает необходимость специальных методов их обработки и анализа по сравнению с данными перекрестных выборок.

Экономические (статистические) данные, записанные в порядке их регистрации, обычно труднообозримы и неудобны для дальнейшего анализа. Задачей статистического описания данных является получение такого их представления, которое позволяет наглядно выявить их вероятностные характеристики. Для этого применяются различные формы упорядочивания данных - по возрастанию, по совпадающим значениям, по интервалам и т.п.