1.3. Основные категории статистики

Статистика изучает свой предмет при помощи определенных

категорий, то есть понятий, отражающих наиболее общие и существенные

свойства, признаки, связи и отношения предметов и явлений объективного

мира. К ним относятся:

1.3.1.Статистическая совокупность – множество существующих

во времени и пространстве варьирующих явлений, однокачественных

(однородных) по определенному признаку. Это может быть совокупность

жителей Санкт-Петербурга, совокупность студентов ИТМО, совокупность

предприятий розничной торговли и т.д. Статистическая совокупность

является объектом статистического изучения.

Предложенное определение статистической совокупности позволяет

выделить основные её свойства:

неразложимость – частичное возникновение или частичное исчезновение

элементов статистической совокупности не разрушаёт её качественной

основы, все её качественные характеристики сохраняются. Студенты ИТМО

как статистическая совокупность не изменит своей качественной

характеристики независимо от того, что часть студентов (выпускники)

ежегодно покидают ИТМО, и часть (первокурсники) вливается в их состав.

13

статистическая совокупность всегда однородна хотя бы по одному

признаку. Все элементы статистической совокупности обладают хотя бы

одним общим свойством. Однако, общее не означает одинакового. Значения

общего признака у разных единиц совокупности, как правило, отличаются

друг от друга. Однородность статистической совокупности устанавливается

в каждом конкретном статистическом исследовании в соответствии с его

целями и задачами.

вариация - количественное изменение значения статистического

признака при переходе от одного ее элемента к другому. Если значения

признака у всех элементов одинаково, нет смысла в изучении всей

статистической совокупности- достаточно рассмотреть лишь один её

элемент, чтобы получить знание обо всем явлении. Вариация возникает под

воздействием определённого комплекса условий и причин. Статистика не

занимается выявлением и выяснением причин вариации. Этим занимаются

специальные экономические дисциплины, статистика же количественно

оценивает воздействие каждой причины на вариацию конкретного признака,

что позволяет учитывать указанное воздействие при принятии

управленческих решений различного уровня.

Все статистические совокупности можно разделить на следующие

группы:

- созданные самой жизнью и образующие единство вне зависимости от

того подвергаются они статистическому исследованию или нет

(статистические совокупности работников предприятия, промышленных

предприятий Санкт-Петербурга и т.д.). Это реально существующие

статистические совокупности, они имеют определённый конкретный размер.

- образованные специально для целей статистического исследования

(совокупность покупателей определённого товара в маркетинговых

исследованиях)

- стохастические совокупности (гипотетические множества) –

мысленные, нереальные, предполагаемые совокупности (совокупность

небесных тел в Галактике; совокупность бесконечно большого числа

бросаний монеты, падающей “орлом” либо “решкой”).

1.3.2. Статистическая единица– неразложимый первичный

независимый элемент статистической совокупности, являющийся

носителем определённого свойства. Статистическая единица является

пределом дробления статистической совокупности, при котором

сохраняются все свойства изучаемого явления или процесса, ее частным

случаем. Выбор статистической единицы определяется целью и уровнем

проводимого статистического исследования. Например, можно изучать

производительность труда на уровне отрасли, предприятия, цеха, участка,

бригады. В каждом случае статистические единицы будут разными:

предприятие отрасли, работник данного предприятия, рабочий данного цеха,

бригады.

14

1.3.3. Статистический признак – характерное свойство,

определённое качествостатистической совокупности. Например,

статистическими признаками предприятий могут являться: форма

собственности, численность работающих, величина уставного капитала,

стоимость активов и т. д. Значение признака отдельной единицы

статистической совокупности называется вариантой.

Статистические признаки можно классифицировать по множеству

оснований. Классификация признаков по наиболее значимым основаниям

приведена в таблице 1.1.

Таблица 1.1

Классификация статистических признаков

Основания классификации

Характер Характер Отношение Характер

Выражения Вариации ко времени взаимосвязи

Атрибутивные альтернативные моментные Факторные

дискретные

Количественные непрерывные интервальные результативные

По характеру выражения различают атрибутивные и

количественные признаки:

атрибутивные (описательные) – выражаются словесно, например, пол,

национальность, образование и др. По ним можно получить итоговые

сведения о количестве статистических единиц, обладающих данным

значением признака;

количественные – выражаются числовой мерой (возраст, стаж работы,

объем продаж, размер дохода и т.д.) По ним можно получить итоговые

данные о количестве единиц, обладающих конкретным значением признака,

и суммарное или среднее значение признака по совокупности.

По характеру вариации признаки делятся на:

альтернативные - принимающие только одно из двух возможных

значений признака ( признаки «обладания» или «необладания» чем-либо).

Например, пол, семейное положение; в маркетинговых или

политологических исследованиях - ответ на вопрос в форме «да или нет»;

дискретные – количественные признаки принимающие только

отдельные, как правило, целочисленные значения, без промежуточных между

ними; например, разряд рабочего, число детей в семье и т.д.);

непрерывные – количественные признаки, принимающие любые

значения. На практике они обычно округляются в соответствии с принятой

точностью, например: бухгалтерская прибыль по балансу до рублей,

налоговая по налоговым регистрам – до тысяч рублей.

По отношению ко времени различают:

15

моментные признаки, характеризующие единицы совокупности на

критический момент времени, например, стоимость основных

производственных фондов (ОПФ) определяется на 01.01. и 31.12.

соответствующего года – как стоимость ОПФ на начало и конец

отчётного года;

интервальные признаки, характеризующие явление за определённый

временной период ((год, квартал, месяц и т.д.), например, сменная

выработка, дневная выручка, годовой объём продаж и т.д.

По характеру взаимосвязи признаки делятся на:

факторные - вызывающие изменения других признаков, либо

создающие возможности для изменений значений других признаков.

Факторные признаки подразделяются соответственно на признаки-причины и

признаки-условия;

результативные (признаки-следствия) - зависящие от вариации других

признаков. Например, стоимостной объём выпуска продукции является

результативным признаком, величина которого зависит от факторных

признаков - численности работников и производительности труда.

1.3.4. Статистическая закономерность

Как философская категория любая закономерностьесть форма

проявления причинной связи, выражающаяся в последовательности,

регулярности, повторяемости событий с высокой степенью

вероятности, если причины, порождающие события не меняются или

меняются не значительно.

Статистическая закономерность – это объективная

количественная закономерность изменения массовых явлений и

процессов, то есть статистическая закономерность является

количественной формой проявления причинной связи. Она устанавливается на

основе анализа массовых данных и проявляется только на уровне

статистической совокупности. Закономерность возникает как результат

воздействия большого числа постоянно действующих причин и причин

случайных, действующих временами. Постоянно действующие причины

придают изменениям в явлениях регулярность и повторяемость, случайные –

вызывают отклонения в этой регулярности. На уровне статистических

единиц закономерность проявляется не всегда; например, известно, что

средняя продолжительность жизни у женщин больше, чем у мужчин, но это

не означает, что каждая женщина живёт дольше, чем каждый мужчина (среди

мужчин встречается больше долгожителей).

Так как статистическая закономерность обнаруживается в итоге

массовых статистических данных, это обусловливает ее взаимосвязь с

Законом больших чисел - статистические закономерности являются

следствием действия этого закона.Закон больших чисел в самой простой

формулировке гласит, что в массовых явлениях и процессах случайные

16

второстепенные признаки у наблюдаемых единиц взаимопогашаются, в

результате чего отчетливо проявляются наиболее существенные

признаки, закономерности развития таких явлений. Таким образом, закон

выражает диалектику случайного и необходимого. Например, по статистике

на 100 девочек рождается 104-106 мальчиков, но в разных семьях и даже в

небольших населенных пунктах это соотношение может быть абсолютно

иным. В соответствии с природой массовой закономерности тенденции,

вскрытые с помощью закона больших чисел, имеют силу только как

массовые тенденции, но не как законы, фиксирующие устойчивый,

всеобщий характер причинно-следственной связи явлений. При

статистической же закономерности эти связи менее устойчивы, не имеют

всеобщего характера, а относятся к определенному пространству и времени и

справедливы лишь для данных условий существования изучаемого явления.

Сам термин «статистическая закономерность» впервые стал

применяться в естественных науках в противовес понятию «динамическая

закономерность», выражающему такую форму связи, при которой

конкретным значениям каких-либо факторов всегда строго соответствуют

определенные значения зависимых от этих факторов признаков. В случае

динамической закономерности количественные соотношения между

величинами остаются справедливыми для каждой отдельной статистической

единицы. Например, площадь круга изменяется с изменением его радиуса, и

эта зависимость выражается формулой S=2πr2, которая справедлива для

любого круга.