Шпаргалка по "Статистике"

1. Объект и предмет  прикладной статистики.

Объект статистики – явления и процессы социально-экономической жизни общества, в которых отображаются и находят свое выражение социально-экономические отношения людей. 
 
Общая теория статистики является методологической основой, ядром всех отраслевых статистик. Она разрабатывает общие принципы и методы статистического исследования общественных явлений и является наиболее общей категорией статистики. 
 
Задачами экономической статистики являются разработка и анализ синтетических показателей, отражающих состояние национальной экономики, взаимосвязи отраслей, особенности размещения производительных сил, наличие материальных, трудовых и финансовых ресурсов. 
 
Социальная статистика вырабатывает систему показателей для характеристики образа жизни населения и различных аспектов социальных отношений. 
 
Статистика – общественная наука, которая занимается сбором информации различного характера, ее упорядочиванием, сопоставлением, анализом и интерпретацией (объяснением). Она обладает следующими отличительными особенностями: 
 
1) изучает количественную сторону общественных явлений. Данная сторона явления представляет его величину, размер, объем и имеет числовое измерение; 
 
2) исследует качественную сторону массовых явлений. Предоставленная сторона явления выражает его специфику, внутреннюю особенность, отличающую его от других явлений. Качественная и количественная стороны явления всегда существуют вместе, образуют одно единое целое. 
 
Все общественные явления и события протекают во времени и пространстве, и в отношении любого из них всегда можно определить, в какое время оно возникло и где оно развивается. Таким образом, статистика изучает явления в конкретных условиях места и времени. 
 
Постигаемые статистикой явления и процессы общественной жизни находятся в постоянном изменении и развитии. На базе сбора, обработки и анализа массовых данных об изменении изучаемых явлений и процессов обнаруживается статистическая закономерность. В статистических закономерностях проявляются действия общественных законов, определяющих существование и развитие социально-экономических отношений в обществе. 
 
Предметом статистики является исследование общественных явлений, динамики и направления их развития. При помощи статистических показателей статистика устанавливает количественную сторону общественного явления, наблюдает закономерности перехода количества в качество на примере данного общественного явления. На основании предоставленных наблюдений статистика производит анализ полученных данных в конкретных условиях места и времени. 
 
Статистика занимается исследованием социально-экономических явлений и процессов, которые носят массовый характер, а также изучает множество определяющих их факторов. 
 
Для выведения и подтверждения своих теоретических законов большинство общественных наук пользуются статистикой. Заключениями, сформированными на статистических исследованиях, пользуются экономика, история, социология, политология и множество других гуманитарных наук. Статистика необходима и общественным наукам для подтверждения их теоретической основы, и ее практическая роль очень велика. Ни крупные предприятия, ни серьезные производства, разрабатывая стратегию экономического и социального развития объекта, не могут обойтись без анализа данных статистического учета. Для этого на предприятиях и производствах организовываются специальные аналитические отделы и службы, привлекающие специалистов, которые закончили профессиональную подготовку по данной дисциплине. 
 
Статистика, как и любая другая наука, обладает определенной совокупностью методов изучения своего предмета. Методы статистики выбираются в зависимости от изучаемого явления и конкретного предмета исследования (связи, закономерности или развития). 
 
Методы в статистике образуются в совокупности из разработанных и применяемых специфических способов и приемов исследования общественных явлений. К ним имеют отношение наблюдение, сводка и группировка данных, исчисление обобщающих показателей на основе специальных методов (метод средних, индексов и т. д.). В связи с этим различают три этапа работы со статистическими данными: 
 
1) сбор – это массовое научно-организованное наблюдение, посредством которого получают первичную информацию об отдельных фактах (единицах) изучаемого явления. Данный статистический учет большого числа или всех входящих в состав изучаемого явления единиц является информационной базой для статистических обобщений, для формулирования выводов об изучаемом явлении или процессе; 
 
2) группировка и сводка. Под этими данными понимают распределение множества фактов (единиц) на однородные группы и подгруппы, итоговый подсчет по каждой группе и подгруппе и оформление полученных итогов в виде статистической таблицы; 
 
3) обработка и анализ. Статистический анализ заключает стадию статистического исследования. Он содержит в себе обработку статистических данных, которые были получены при сводке, интерпретацию полученных результатов с целью получения объективных выводов о состоянии изучаемого явления и о закономерностях его развития. В процессе статистического анализа исследуются структура, динамика и взаимосвязь общественных явлений и процессов. 
 
Основными этапами статистического анализа являются: 
1) утверждение фактов и установление их оценки; 
2) выявление характерных особенностей и причин явления; 
3) сравнение явления с нормативными, плановыми и другими явлениями, которые приняты за базу сравнения; 
4) формулирование выводов, прогнозов, предположений и гипотез; 
5) статистическую проверку выдвинутых предположений (гипотез).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Прикладная статистика как  отраслевое направление статистики.          

 Сам  термин «прикладная статистика»  возник как реакция на описанную  выше тенденцию. Прикладная статистика  нацелена на решение реальных  задач. Поэтому в ней возникают  новые постановки математических  задач анализа статистических  данных, развиваются и обосновываются  новые методы. Обоснование часто  проводится математическими методами, т.е. путем доказательства теорем. Большую роль играет методологическая  составляющая - как именно ставить  задачи, какие предположения принять  с целью дальнейшего математического  изучения. Велика роль современных  информационных технологий, в частности,  компьютерного эксперимента.

 Хотя статистические данные собираются и анализируются с незапамятных времен (см., например, Книгу Чисел в Ветхом Завете), современная математическая статистика как наука была создана, по общему мнению специалистов, сравнительно недавно - в первой половине ХХ в. Именно тогда были разработаны основные идеи и получены результаты, излагаемые ныне в учебных курсах математической статистики. После чего специалисты по математической статистике занялись внутриматематическими проблемами, а для теоретического обслуживания проблем практического анализа статистических данных стала формироваться новая дисциплина - прикладная статистика.           

 В  настоящее время статистическая  обработка данных проводится, как  правило, с помощью соответствующих  программных продуктов. Разрыв между математической и прикладной статистикой проявляется, в частности, в том, что большинство методов, включенных в статистические пакеты программ (например, в заслуженные Statgraphics и SPSSили в более новую систему Statistica), даже не упоминается в учебниках по математической статистике. В результате специалист по математической статистике оказывается зачастую беспомощным при обработке реальных данных, а пакеты программ применяют (что еще хуже - и разрабатывают) лица, не имеющие необходимой теоретической подготовки. Естественно, что они допускают разнообразные ошибки, в том числе в таких ответственных документах, как государственные стандарты по статистическим методам .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Требования предъявляемые к статистическим данным.

Требования, предъявляемые к статистическим данным, можно сформулировать в следующих  положениях:

1). Достоверность  и точность материалов.

2). Полнота,  понимаемая как охват всех  объектов наблюдения за весь  исследуемый период, и получение  всех сведений по каждому объекту  в соответствии с установленной  программой.

3). Сравнимость  и сопоставимость, достигаемая в  процессе наблюдения единством  программы и номенклатур и  в процессе обработки и анализа  данных - применением унифицированных  методических приемов и показателей.

4). Срочность  и своевременность получения,  обработки и представления статистических  материалов.

Собираемые данные должны отвечать двум главным требованиям: достоверности и сопоставимости.Достоверность - это соответствие данных тому, что'есть на самом деле. Вся методика,организация и техника проведения статистического наблюдения должны быть нацелены наобеспечение достоверных данных. Чтобы понять характер задач, возникающих при этом,представим статистическое наблюдение в виде взаимодействующих компонентов

Очевидно, что достоверность данных зависит как от характеристик самого статистика – его профессиональной подготовки, коммуникабельности, организационных навыков и т. д., так и откачества используемого инструментария - программы наблюдения, бланков, анкет, инструкцийпо их заполнению. Они в конечном счете тоже зависят от статистика. На достоверность данныхвлияет и подготовленность объекта к статистическому обследованию.  На достоверность данных влияет социальная функция показателя. Известно, например, о фактах недостоверности данных о младенческой смертности (смертности детей до одногогода). Основной недоучет составляют случаи, когда факт рождения ребенка, умершего вскорепосле рождения, умышленно регистрируется как мертворождение, а часть случаев мертворождений записывается как поздние выкидыши и не регистрируются в органах загса.Недостоверными могут быть данные о характере и числе преступлений, профессиональнойзаболеваемости и т. п., т. е. те данные, которые свидетельствуют о «здоровье» общества.

Общими условиями обеспечения достоверности являются полнота охвата наблюдаемогообъекта; полнота и точность регистрации данных по каждой единице наблюдения.

Чтобы данные об отдельных явлениях можно было обобщать, они должны быть сопоставимыдруг с другом: собираться в одно и то же время, по единой методике. Кроме того, должна бытьобеспечена сравнимость с прошлыми исследованиями, чтобы можно было понять, какизменяется явление. Для этого должна быть полная ясность организации и методологиистатистического наблюдения, чтобы были понятны характер и причины различий в данныхнаблюдений, если таковые были вызваны именно организационно-методологическимифакторами.

Сравнимость данных разных наблюдений выполняется, если использовались одно и то жеопределение единицы наблюдения, одна и та же методика регистрации первичных признаков иметодика расчета вторичных признаков, таких, как себестоимость, производительность труда,рентабельность, ликвидность и т.д.

Важным условием сравнимости является сохранение времени проведения наблюдения и периодаили момента, к которому относятся регистрируемые данные. Например, численность студентовуниверситета определяется на начало учебного года, стипендиальный фонд - на полгода (илигод) и т. д. Обычно рекомендуется, чтобы^данные соответствовали хотя бы одному полномуциклу изучаемого процесса, например учебному, хозяйственному или финансовому году и т.д.Если сильно влияет сезонность, данные должны собираться по месяцам или по кварталам. Времянаблюдения выбирается таким образом, чтобы наблюдаемый объект находился в наиболеестабильном состоянии.

 

4.Формы и виды статистического  наблюдения.

В зависимости от задач статистического  исследования и характера изучаемого явления учет фактов можно производить: систематически, постоянно охватывая  факты по мере их возникновения –  это будет текущее наблюдение (отчетность); регулярно, но не постоянно, а через определенные промежутки времени – это будет периодическое  наблюдение (переписи населения). 
 
С точки зрения полноты охвата фактов статистическое наблюдение может быть сплошным и несплошным.Сплошное наблюдение представляет собой полный учет всех единиц изучаемой совокупности.Несплошное наблюдение организуют как учет части единиц совокупности, на основе которой можно получить обобщающую характеристику всей совокупности. К видам несплошного наблюдения относятся: способ основного массива, выборочные наблюдения, монографические описания.  
 
При непосредственном учете фактов сведения получают путем личного учета единиц совокупности: пересчета, взвешивания, измерения и т.д. 
 
Документальный способ сбора статистической информации базируется на систематических записях в первичных документах, подтверждающих тот или иной факт. 
 
В ряде случаев для заполнения статистических формуляров прибегают к опросу населения, который может быть произведен экспедиционным, анкетным или корреспондентским способом. 
 
Существуют различные способы формирования выборочной совокупности. Это индивидуальный отбор, включающий такие разновидности, как собственно случайный, механический, стратифицированный, и серийный, или гнездовой, отбор. 
 
В отечественной статистике используются три организационные формы (типы) статистического наблюдения: 
 
◄ отчетность (предприятий, организаций, учреждений и т. п.); 
 
◄ специально организованное статистическое наблюдение (переписи, единовременные учеты, обследования сплошного и несплошного характера); 
 
◄ регистры. 
 
Отчетность – это основная форма статистического наблюдения, с помощью которой статистические органы в определенные сроки получают от предприятий, учреждений и организаций необходимые данные в виде установленных в законном порядке отчетных документов, скрепляемых подписями лиц, ответственных за их представление и достоверность собираемых сведений. Отчетность как форма статистического наблюдения основана на первичном учете и является его обобщением. Первичный учет представляет собой регистрацию различных фактов, событий, производимую по мере их совершения, как правило, на особом документе, называемом первичным учетным документом. 
 
Действующую статистическую отчетность делят на типовую и специализированную. Состав показателей в типовой отчетности является единым для предприятий всех отраслей народного хозяйства. В специализированной отчетности состав показателей изменяется в зависимости от особенностей отдельных отраслей экономики. 
 
По срокам представления отчетность бывает ежедневная, недельная, двухнедельная, месячная, квартальная и годовая. Кроме годовой отчетности все перечисленные виды представляют собой текущую отчетность. 
 
По способу представления сведений отчетность делится на телеграфную, телетайпную, почтовую. 
 
Специально организованное наблюдение проводится с целью получения сведений, отсутствующих в отчетности, или для проверки ее данных. Наиболее простым примером такого наблюдения является перепись. Российская практическая статистика проводит переписи населения, материальных ресурсов, многолетних насаждений, неустановленного оборудования, строек незавершенного строительства, оборудования и др.

 

 

5. Группировки и системы статистических показателей

 Статистическая группировка - это один из основных методов обработки и анализа первичной статистической информации, заключающийся в расчленении совокупностей на группы по существенным для данного исследования признакам. Центральная задача группировки в том, чтобы на основе всестороннего анализа полученных в результате статистического наблюдения данных разбить их на качественно однородные виды или типы. Соблюдение принципа однородности исследуемых единиц -- одно из важнейших требований теории статистики к научно обоснованному анализу. Необходимое условие однородности -- однотипность явлений, устанавливаемая уже на первых шагах статистического исследования. Обеспечению этих задач и призвано построение рядов распределения и связанных с ними группировок. Понятие статистической группировки в широком смысле слова охватывает целый комплекс статистических операций, направленных на объединение зарегистрированных при наблюдении единичных случаев в группы, категории, сходные в том или ином отношении, поскольку целостную картину совокупности необходимо сочетать с характеристикой основных ее частей, структур и т.д.В этом именно и заключается одна из важнейших особенностей статистической методологии. Метод группировок обеспечивает обобщение данных, представление их в компактном, обозримом виде; он создает основу для исчисления статистических показателей, применения других методов статистического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых правовой статистикой явлений. С помощью группировки можно обработать собранные сведения и получить сводные, обобщающие показатели, правильно отражающие действительность и позволяющие произвести углубленный анализ, выявить связи, характеризующие рассматриваемую совокупность фактов. Правильная сводка и группировка первичного материала во многом определяют чистоту анализа и обоснованность его выводов. С помощью группировок появляется возможность проследить взаимоотношение различных факторов и определить силу их влияния на результативные показатели.

 Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально - экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Качественная определенность показателя заключается в том, что он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса, его сущностью. Как правило, изучаемые статистикой процессы и явления достаточно сложны, и их сущность не может быть отражена посредством одного отдельного взятого показателя. В таких случаях используется система статистических показателей. Система статистических показателей - это совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи. В отличие от признака, статистический показатель получается расчетным путем. Это может быть простой подсчет единиц совокупности, суммирование их значений признака, сравнения двух или нескольких величин или более сложные расчеты. Различают конкретный статистический показатель и показатель-категорию. Конкретный статистический показатель характеризует размер, величину изучаемого явления или процесса в данном месте и в данное время (под привязкой к месту понимается отношение показателя к какой-либо территории или объекту). Так, если мы называем конкретную величину стоимости промышленно-производственных фондов, то обязательно должны указать, к какому предприятию или отрасли и какому моменту времени она относится. Однако в теоретических работах и на этапе проектирования статистического наблюдения (при построении системы статистических показателей, обосновании методики их расчета) также оперируют и абстрактными показателями или показателями - категориями. Показатель-категория отражает сущность, общие отличительный свойства конкретных статистических показателей одного и того же вида без указания места, времени и числового значения. Все статистические показатели по охвату единиц совокупности разделяются на индивидуальные и сводные, а по форме выражения - на абсолютные, относительные и средние.