1.2. Предмет и метод статистики
Предмет статистики – совокупности качественно однородных варьирующих явлений в конкретных условиях места и времени.
Изучение совокупностей качественно однородных варьирующих явлений предполагает сбор, обобщение, представление, анализ и интерпретацию данных. Для выполнения каждого из перечисленных этапов обработки данных применяются специальные методы (рис. 1.1).
Полный цикл статистического исследования включает в себя 4 этапа:
– сбор данных;
– обобщение;
– представление;
– анализ и интерпретация.
Последние три этапа строго не разделены во времени. Например, обобщение данных часто сопровождается промежуточным их анализом, а на этапе анализа (вариационного, корреляционного, факторного и т. п.) формируются новые формы представления данных. Иногда даже такие простые формы обработки данных, как сводка и группировка (это виды обобщения данных), позволяют сделать очень интересные и полезные с точки зрения практического применения выводы. Такие примеры будут разобраны далее в теме 3 «Сводка и группировка данных».
В данном разделе достаточно общего взгляда на систему методов статистики. Подробно каждый из методов будет изучаться в последующих темах.
1.3. Статистические признаки
Статистические признаки – это характеристики единиц совокупности, через которые статистика изучает социально-экономические явления.
Всё многообразие статистических признаков можно отобразить с помощью схемы (рис. 1.2).
Описательные признаки – это признаки, значения которых представлены словами.
Примеры: национальность, если ЕСС – человек; цвет, если ЕСС – автомобиль.
Рис. 1.1. Классификация методов статистики
Количественные признаки – это признаки, значения которых представлены числами.
Примеры: число лет работы на рынке, стоимость предлагаемого товара, численность организации, число партнеров, которым идут поставки, если ЕСС – организация-поставщик товара; средний балл сдачи экзаменов в сессию, возраст, размер стипендии, если ЕСС – студент.
Прямые признаки – это признаки, непосредственно присущие объекту в целом.
Косвенные признаки – это признаки, характеризующие объекты, связанные с
изучаемым (отдельные компоненты изучаемого объекта, условия его существования и т. п.).
Примеры: если ЕСС – поставщик, то прямыми признаками являются название, численность организации; косвенными – названия фирм, которые эта организация обслуживает, отраслевая принадлежность этих фирм.
Первичные признаки – это непосредственно измеряемые характеристики, существующие независимо от их статистического изучения.
Рис.
1.2. Классификация статистических
признаков
Вторичные признаки – это рассчитываемые характеристики, результат изучения объекта.
Примеры: если ЕСС – поставщик, то первичными признаками являются название организации, количество партнеров, которые разорвали с ними отношения; вторичными: доля таких партнеров, доля просроченных заказов.
Альтернативные признаки – это признаки, принимающие ограниченное число взаимоисключающих значений, чаще – два.
Пример: если ЕСС – организация-поставщик, то значениями альтернативного признака являются: резидент эта организация или не резидент.
Дискретные признаки – это количественные признаки, которые могут принимать только жестко заданные значения, без промежуточных между ними, чаще – целочисленные.
Непрерывные признаки – это признаки, которые могут принимать любые значения в определенном диапазоне.
Примеры: если ЕСС – организация-поставщик, то дискретным признаком является число партнеров, непрерывным – задолженность по поставкам.
Факторные признаки – это признаки-причины, результативные – признаки-следствия.
Примеры: если ЕСС – организация-поставщик, то факторным признаком может быть число лет работы на рынке, результативным – количество партнеров.
Моментные признаки – это признаки, характеризующие состояние объекта в конкретный момент времени.
Интервальные признаки – это признаки, характеризующие состояние объекта за конкретный период времени.
Пример: если ЕСС – поставщик, то моментным признаком является задолженность на 1 января текущего года, интервальным – объем продаж за год.
Для чего необходимо знать, к какому виду относится конкретный признак?
И зачем знать наперечет все виды признаков?
Для ответа на эти вопросы можно назвать, по крайней мере, две причины:
для различных видов признаков требуются различные расчетные формулы (например, средние величины рассчитываются разным способом для моментных и интервальных признаков, и чтобы правильно подобрать расчетную формулу, надо уметь правильно определить вид признака);
при составлении плана статистического наблюдения и определения круга данных, которые необходимо учесть при изучении какого-либо явления, очень важно не упустить существенных для понимания явления характеристик, обеспечить полноту исследования; если что-то упущено при сборе данных – то, как ни обрабатывай неполную информацию, полной картины явления не получишь; избежать такой ошибки помогает именно перебор всех возможных видов признаков.