Тема 9: Общие вопросы анализа и обобщения статистических данных.
Важным и заключительным этапом статистического исследования являются анализ и обобщение статистических данных, в результате которых исследователь получает теоретические выводы и практические заключения о тенденциях и закономерностях изучаемых социально-экономических явлений и процессов. Исходя из вышеизложенного в предыдущих разделах, обобщим методику анализа статистической и динамической информации и основные принципы ее формирования.
Основные понятия статистического анализа.
Метод научного исследования объекта путем рассмотрения его отдельных сторон и составных частей называется анализом.
Задачами статистического анализа являются: определение и оценка особенностей изучаемых явлений, изучение их структуры, взаимосвязей и закономерностей.
В качестве этапов статистического анализа выделяются: формулировка цели анализа; критическая оценка данных; сравнительная оценка и обеспечение сопоставимости данных; формирование обобщающих показателей; фиксация и обоснование существенных свойств, особенностей, сходств и различий, связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов; формулировка заключений, выводов и практических предложений о резервах и перспективах развития изучаемого явления. В этой связи важным является формирование информационной базы.
Статистическая информация и основные принципы ее формирования.
Анализ социально-экономических явлений и процессов должен проводиться на надежной статистической информационной базе.
В самом общем виде «информация» (от лат. «разъяснение, изложение») – общенаучное понятие, включающее обмен сведениями между людьми, человеком и автоматом, обмен сигналами в животном и растительном мире. Из всех видов информации статистиков как исследователей интересует прежде всего статистическая.
Статистическая информация – это совокупность сведений социального и экономического характера, на основе которых осуществляются такие функции, как учет и контроль, планирование, статистический анализ и управление. Источниками получения статистической информации являются органы государственной статистики, организации, проводящие социологические обследования и т.д.
На современном этапе используемая для анализа статистическая информация должна удовлетворять следующим требованиям:
Точность, полнота и представительность получаемой информации о социально-экономических явлениях и процессах.
Информация должна соответствовать задачам проводимого исследования. Одна и та же информация адекватна для решения одних задач и неадекватна для других задач.
Достоверность информации как степень соответствия статистической информации отображаемой действительности.
Оперативность информации.
Удобство работы с исходной информацией предполагает возможность быстро получить сведения о каждой единице совокупности, идентифицировать их, систематизировать.
Объективность информации.
Реальность исходной информации как отражение различных сторон проявления процессов действительности.
Массовость, получение достаточного для анализа объема исследуемой совокупности.
Систематичность сбора и обработки информации.
Научный подход к информации на основе методов познания действительности и общих положений статистики как науки.
Адекватность информации сущности и характеру изучаемых явлений.
Кроме статистической информации используются другие виды информации, основными из которых являются:
Данные бухгалтерской отчетности, т.е. непрерывная регистрация наличия и движения всех материальных и финансовых средств организации.
Данные оперативно-технической отчетности, т.е. совокупности зарегистрированных отдельных событий и фактов непосредственно в момент их совершения. Они отражают технологическое состояние объекта на тот или иной момент времени.
Данные социологической информации, для которой характерны сильное влияние субъективного фактора, необходимость учета классовых, групповых, социальных интересов, мотивов и т.д.
Анализ статистических данных следует начинать с априорного анализа.
Априорным (от лат. a priori – из предшествующего) называется анализ, предшествующий непосредственному математико-статистическому анализу и проверяющий предпосылки его реализации.
Этапы априорного анализа включают:
выявление экономически обоснованных и существенных причинно-следственных связей между признаками и явлениями;
оценку однородности и исследуемой совокупности;
анализ характера распределения совокупности по изучаемым признакам.
Анализ однородности статистической совокупности целесообразно проводить в следующей последовательности: определение степени однородности всей совокупности по одному или нескольким существенным признакам (в данном случае необходимо применять метод группировок); определение и анализ аномальных явлений, который осуществляется на основе математических методов и метода группировок; выбор оптимального варианта выделения однородных совокупностей на основе использования метода группировок.
Таким образом, анализ статистической информации необходимо осуществлять на основе комплексной методики в зависимости от вида представленной информации, включающей два раздела:
А. Методику анализа статистической информации и выявление причинно-следственных связей.
Б. Методику анализа и прогнозирования динамической информации.
Рассмотрим подробнее содержание каждой методики.
А. Методика комплексного анализа статистической информации и выявление причинно-следственных связей.
Априорный анализ исходных статистических данных.
Обобщение исходных данных: построение вариационных рядов по каждому из исследуемых показателей. Графическое изображение построенных рядов распределения в виде гистограммы, полигона, кумуляты и огивы.
Оценка однородности совокупности (на основе: метода группировок, показателей вариации и т.д.).
Оценка характера распределения совокупности исходных данных с помощью средней, моды, медианы, показателей вариации. Вывод о характере распределения. Для этой цели могут быть использованы различные модификации соотношений средних величин и показателей вариации.
Проверка данных на основе одного из критериев (К. Пирсона, В.И. Романовского и др.)
Моделирование связи социально-экономических явлений.
Отбор факторных признаков.
Метод экспертных оценок и ранговые коэффициенты корреляции как инструмент анализа экспертной информации.
Графический метод как способ наглядного отображения зависимости результативного с каждым из факторных признаков.
Метод корреляционного анализа в оценке характера парных и множественных зависимостей между исходными признаками. Расчет парных, частных и множественных коэффициентов корреляции. Исследование связей на мультиколлинеарность.
Построение модели связи и оценка ее сущности.
Определение параметров модели методом наименьших квадратов.
Построение уравнения связи методом пошагового регрессионного анализа.
Проверка адекватности регрессионной модели исследуемому социально-экономическому явлению
Проверка значимости коэффициентов регрессии при факторных признаках, вошедших в модель, на основе t-критерия Стьюдента.
Проверка значимости уравнения регрессии на основе F-критерия Фишера.
Расчет и анализ средней ошибки аппроксимации (
).Расчет и анализ средней квадратической ошибки (
)
и остаточной дисперсии (
).
Интерпретация модели связи (уравнения регрессии). С этой целью расчет и анализ:
-коэффициентов, построение модели связи в стандартизованном масштабе;
частных коэффициентов эластичности (
);частных и множественного коэффициента детерминации и т.д.
Б. Методика комплексного анализа и прогнозирования динамической информации.