- •Тема № 1. Предмет, метод и задачи статистики
- •1. История статистики
- •2. Предмет, метод и задачи статистики
- •3. Составные части статистики
- •4. Статистическая совокупность и ее характеристики
- •Тема № 2. Статистическое наблюдение. Источники статистической информации
- •1. Организация государственной статистики
- •2. Виды и способы статистического наблюдения
- •3. Подготовка статистического наблюдения
- •4. Качество материалов статистического наблюдения
- •Тема № 3. Группировка и сводка материалов статистических наблюдений
- •1. Статистическая сводка
- •2. Понятие и виды группировок
- •3. Основные классификации и группировки в социально-экономической статистике
- •4. Многомерные группировки
- •5. Ряды распределения
- •Тема № 4. Средние величины и изучение вариации
- •1. Однородность и вариация в массовых явлениях
- •2. Средние величины
- •3. Структурные характеристики вариационного ряда
- •4. Показатели вариации
- •Тема № 5. Выборочный метод в изучении социально-экономических явлений и процессов
- •1. Причины применения выборочного наблюдения
- •2. Способы отбора и виды выборки
- •3. Ошибки выборки
- •4. Влияние вида выборки на величину ошибки выборки
- •5. Проверка статистических гипотез
- •Тема № 6. Методы изучения корреляционной связи
- •1. Статистические методы изучения взаимосвязи
- •Тема № 7. Ряды динамики и их анализ
- •1. Виды рядов и показатели ряда динамики
- •2. Выявление тенденций развития ряда динамики
- •3. Изучение сезонности и показатели колеблемости
- •4. Прогнозирование на основе рядов динамики и фактографические методы прогнозирования
- •Тема № 8. Индексы и индексный метод в исследовании социально-экономических явлений и процессов
- •1. Сфера применения и классификация индексов
- •2. Система индексов
- •3. Использование индексов в социально-экономической статистике
Тема № 6. Методы изучения корреляционной связи
Статистические методы изучения взаимосвязи.
Схема построения казуальных моделей.
Особенности применения корреляционного анализа.
1. Статистические методы изучения взаимосвязи
Связи между общественными явлениями отражаются в статистических показателях, которые находятся между собой в определенных соотношениях. При этом одни из признаков выступают как признаки-факторы или причины, другие - как результативные признаки или следствия. Использование статистических методов анализа позволяет изучить, измерить и дать количественное выражение взаимосвязи между явлениями общественной жизни, установленными на основе качественного анализа.
Виды взаимосвязей статистических показателей
Факторные взаимосвязи или корреляционные. Они проявляются в согласованной вариации различных признаков у единиц одной и той же совокупности и изучаются с помощью аналитической группировки и корреляционно- регрессионного анализа.
Компонентные взаимосвязи - это такие взаимосвязи, когда изменения какого-то сложного явления целиком определяется изменением компонентов, входящих в выражение, характеризующих сложное явление. В отличие от предыдущей связи, связи между показателем и компонентой жесткие. Изучаются эти показатели индексным методом.
Балансовые взаимосвязи. Они служат для анализа балансовым методом пропорций в образовании ресурсов и их использования.
Корреляционные связи являются частным случаем статистической связи. Статистическая связь - это такая связь, что с изменением одной переменной вторая может в определенных пределах принимать любое значение, но ее статистические характеристики изменяются по определенному закону - разным значениям одной переменной соответствуют разные распределения другой. Частный случай корреляционной связи - функциональная связь. Статистические связи:
корреляционная связь – разным значениям одной переменной соответствуют разные средние значения другой;
функциональная связь – разным значениям одной переменной соответствуют одно или несколько точно заданных значений другой.
Корреляционная связь возникает различными путями:
причинная зависимость вариации результативного признака от вариации факторного;
следствие общей причины;
оба признака являются и причиной и следствием.
Формы корреляционной связи:
прямая и обратная связь. Прямая связь - с увеличением факторного признака увеличивается и результативный. Обратная связь - с увеличением факторного признака результативный уменьшается;
линейные связи и нелинейные;
однофакторные связи и многофакторные.
Если корреляционная связь такова, что преобладающая доля вариации результативного признака обусловлена вариацией факторных признаков, то приблизительно можно считать зависимость функциональной и использовать её для анализа и прогнозирования. Такие зависимости или модели называются регрессионными, или казуальными, или корреляционно-регрессионными.