Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
statist_ots_2012 / statist_ots_2012.doc
Скачиваний:
41
Добавлен:
29.03.2015
Размер:
900.1 Кб
Скачать

Тема 10. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

Признаки по их сущности и значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называются факторными, или просто факторами(x). Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, называютсярезультативными(y).

В статистике различают функциональную и стохастическую зависимости. Функциональнойназывают такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака.

Если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем, при большом числе наблюдений, то такая зависимость называется стохастической. Частным случаем стохастической связи являетсякорреляционнаясвязь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторных признаков.

Характерной особенностью функциональной связи является то что она проявляется с одинаковой силой у каждой единицы изучаемой совокупности. Иное дело при корреляционных связях. Здесь при одном и том же значении факторного признака возможны различные значения результативного признака. Это обусловлено наличием других факторов, которые могут быть различными по составу, направлению и силе действия на единицы статистической совокупности. Поэтому для изучаемой статистической совокупности в целом здесь устанавливается такое соотношение, в котором определенному изменению факторного признака соответствует среднее изменение признака результативного.

Следовательно, характерной особенностью корреляционных связей является то, что они проявляются не в единичных случаях, а в массе. Поэтому изучаются корреляционные связи по так называемым эмпирическим данным, полученным в статистическом наблюдении. В таких данных отображается совокупное действие всех причин и условий на изучаемый показатель.

Например, анализируя производительность труда на предприятии, можно видеть зависимость ее от уровня энерговооруженности труда. Но производительность труда зависит и от других факторов: от режима работы предприятия, организации снабжения, квалификации работников и т.д. Поэтому зависимость производительности труда от уровня энерговооруженности труда не может быть полной, а является корреляционной.

Связи между явлениями и их признаками классифицируются по степени тесноты, направлению и аналитическому выражению.

По степени теснотысвязи различают слабую, умеренную и сильную силу связи. Количественные критерии оценки тесноты связи:

Величина показателя связи

До ±0,3

±0,3 – ±0,5

±0,5 – ±0,7

±0,7 – ±0,9

Характер связи

практически отсутствует

слабая

умеренная

сильная

По направлениювыделяют связь прямую и обратную.Прямая— это связь, при которой с увеличением или с уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значений результативного признака. Так, рост объемов производства способствует увеличению прибыли предприятия. В случае обратной связи значения результативного признака изменяются под воздействием факторного, но в противоположном направлении по сравнению с изменением факторного признака, то естьобратная— это связь, при которой с увеличением или с уменьшением значений одного признака происходит уменьшение или увеличение значений другого признака. Так, снижение себестоимости единицы производимой продукции влечет за собой рост рентабельности.

По аналитическому выражениювыделяют связи линейные и нелинейные. Если статистическая связь между явлениями может быть приблизительно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью вида:

Если же связь может быть выражена уравнением какой-либо кривой, то такую связь называют нелинейной или криволинейной, например:

параболы

гиперболы

В статистике принято различать следующие виды зависимостей:

1. Парнаякорреляция — связь между двумя признаками (результативным и факторным, или двумя факторными).

2. Частнаякорреляция — зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.

3. Множественнаякорреляция — зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Корреляционный анализимеет своей задачей количественное определение тесноты и направления связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции, которые, давая количественную характеристику тесноты связи между признаками, позволяют определять «полезность» факторных признаков при построении уравнения множественной регрессии. Знаки при коэффициентах корреляции характеризуют направление связи между признаками.

Регрессионный анализзаключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (результативной), обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторных признаков).