Социальная статистика

Тема 3.1. Социальная статистика как отрасль статистической науки и практики

Социальная статистика – отрасль статистики, изучающая и описывающая социальные процессы и явления.

Основная цель социальной статистики – разработка и использование статистических показателей для осуществления и контроля эффективности социальной политики, оценки результатов экономического развития с точки зрения благосостояния населения, измерения уровня жизни.

Предмет социальной статистики – количественная сторона массовых социальных явлений и процессов в неразрывной связи с целью выявления складывающих особенностей, тенденций и закономерностей: государственной устройство, экономическая система, социальная структура и однородность общества, вопросы личности, семьи, свободного времени и досуга населения; проблемы социальных условий и характера труда.

Основные этапы подготовки статистического исследования:

1. Определение объекта и цели исследования. Объект характеризуется: а) социальной принадлежностью; б) функциональными параметрами действия; в) пространственно-временными границами. Например: студенты второго курса университета, как они проводят свое свободное время в январе 2008 года. Цель – изучение структуры свободного времени студентов. Задачи: определить элементы свободного времени студентов; выявить факторы и их влиянием на структуру свободного времени студентов; является ли структура свободного времени студентов фактором успеваемости студентов?

2. Выдвижение исследовательских гипотез, т.е. научно-обоснованных предположений о структуре социальных объектов, о характеристике элементов и связей, образующих эти объекты, о механизме их функционирования и развития. Гипотезы бывают:

Объяснительные – предположения о причинно-следственных связях в объектах.

Описательные – предположения о структуре и функциональных особенностях объекта.

3. Составление программы статистического исследования: установление перечня признаков, подлежащих регистрации в ходе его проведения. Программа должна характеризоваться четкостью и ясностью вопросов, по возможностью наличием подсказок для респондентов.

Этапы изучения социальных явлений и процессов:

1. Статистическое наблюдение (сплошное и несплошное или выборочное).

2. Сводки и группировки (в том числе классификация, квантификация).

3. Первичная обработка информации. Используются табличный метод, графический, расчет показателей уровня ряда (средние, мода, медиана и др.) и показателей вариации (дисперсия, коэффициент вариации и др.)

4. Анализ информации: оценка статистической взаимосвязи; выявление латентных (скрытых) факторов; классификация объектов совокупности; моделирование социальных явлений.

Одним их этапов изучения социальных процессов и явлений является изучение взаимосвязи между социальными процессами, явлениями, признаками объектов. Среди признаков объектов социальной статистики преобладают не количественные, а качественные, обработка собранной информации требует особых методом анализа.

Квантификация (от лат. quantum – сколько и facio – делаю) – количественное выражение, измерение качественных признаков.

Основным методом измерения и квантификации выступает шкалирование информации.

Различают четыре вида шкал:

1. Номинальная (шкала наименований).

2. Порядковая (ранговая, шкала порядка).

3. Интервальная (шкала интервалов).

4. Относительная (шкала отношений).

Выбор шкалы – это выбор перехода от реального объекта к числу.

Номинальная шкала измерения основывается на качественные переменных, различия между ними не поддаются количественному измерению. Эти переменные классифицируются в соответствии с определяющими их различными признаками, а не в зависимости от степени, в которой они наделены заданным свойством (цвет, марка автомобиля, пол, профессия, место жительства и т.д.)

Математические тождества по отношению к номинальным шкалам – это связи тождества (=) и отличия (≠).

Порядковая шкала основывается на качественных переменных, если категории признака могут быть упорядочены, к ним можно применить утверждения типа «лучше», «больше», их можно проранжировать (оценка на экзамене, воинское звание, тарифный разряд и т.д.)

Специфическая особенность информации в том, что мы не можем определить количественные соотношения между отдельными значениями признака.

В дополнение к связям тождества (=) и отличия (≠) для порядковых шкал могут быть использованы связи типа больше (>) и меньше (<), что может означать: выше, предпочтительнее, престижнее, выше рангом и т.д.

Интервальные и относительные шкалы являются количественными и поэтому для соответствующих им переменных имеют смысл операции: (=), (≠),(>) и (<), (-), (+), (×), (÷).

Основная особенность интервальных и относительных шкал заключается в том, что равенство двух разностей по количеству масштабных единиц означает и их равенство между собой.

Эти шкалы отличаются между собой с точки зрении интерпретации нулевой точки отсчета. Для относительных шкал нулевое значение означает полное отсутствие признака. Для интервальных – положение 0 не означает отсутствие рассматриваемого свойства, значит, возможны как положительные, так и отрицательные значения признака.

В зависимости от характера признаков, взаимосвязь между которыми изучается в социальной статистике, имеется возможность рассчитывать целый ряд показателей взаимосвязей:

Вид шкалы	Показатели связи
Номинальная	Коэффициенты ассоциации, контингенции, коллигации, непараметрический критерий χ2, коэффициенты взаимной сопряженности Чупрова, Пирсона, Крамера.
Порядковая	Ранговые коэффициенты корреляции Спирмена, Кенделла, коэффициент конкордации.
Интервальная и относительная	Линейный коэффициент корреляции, корреляционные отношения, биноминальный коэффициент корреляции, множественные коэффициенты корреляции и др.

В общем случае используются следующие количественные критерии оценки тесноты связи:

Величина коэффициенты корреляции	Характер связи
До |±0,3| |±0,3| – |±0,5| |±0,5| – |±0,7| |±0,7| – |±1,0|	Практически отсутствует Слабая Умеренная сильная