3. Предмет и метод статистики.

Предмет статистики

Изучение любой науки начинается с определения её предмета.

Статистика – наука методологическая. С её помощью изучается не какое-то одно конкретное явление либо выделенная группа явлений, скажем, экономика легкой промышленности, внешняя торговля либо выделенные группы торговых операций. Статистика нужна для изучения любых явлений, которые могут быть формально охарактеризованы статистической совокупностью.

Предметом статистического изучения выступают совокупности – множества однокачественных, варьирующихся явлений.

Это определение выделяет три основные черты статистической совокупности:

1) множество явлений;

2) множество явлений, объединенных общим качеством, представляющих собой проявления одной и той же закономерности;

3) множество варьирующихся явлений, отличающихся по своим характеристикам.

Именно последнее свойство вызывает необходимость изучения множества явлений одного вида. Если бы единицы совокупности были полностью тождественны друг другу, то не было бы потребности обращаться к множеству единиц: достаточно изучить лишь одну единицу, чтобы знать все обо всех явлениях этого вида.

Статистический подход можно применить и к исследованию единичного явления, если рассмотреть множество его состояний в отдельные моменты времени. Можно сказать, что предметом статистики могут быть пространственные данные — совокупность одновременно существующих явлений.

Кроме того, в качестве предмета статистического изучения могут выступать временные ряды, т. е. ряд последовательных во времени состояний изучаемого явления.

Единицы совокупности обладают определенными свойствами. Эти свойства принято называть признаками. Например, признаки человека – это возраст, образование, занятие, рост, вес, семейное положение и т. д.; признаки предприятия – организационно-правовая форма собственности, отраслевая принадлежность, численность работников, величина уставного капитала, объем кредиторской задолженности, сумма прибыли (убытка) и т. д.

Статистика изучает явления через их признаки. Чем более однородна совокупность, тем больше общих признаков имеют ее единицы и тем меньше варьируют их значения.

Признаки различаются способами их измерения и другими особенностями, влияющими на методы статистического изучения.

По уровню измерения признаки делятся на количественные и качественные. Значения качественных признаков указывают на принадлежность единицы к определенной категории. Например, для автомобиля – это цвет, марка; для предприятия – отраслевая принадлежность, форма собственности, основные виды выпускаемой продукции.

В совокупности качественных признаков выделяются альтернативные признаки, т.е. те, которые могут принимать лишь два значения:

пол – мужской, женский;

место нахождения исследуемого объекта (объектов) – город, село и т. п.

К альтернативным признакам относятся также все признаки. характеризующие наличие или отсутствие чего-либо или какого-либо свойства: квартира с балконом или без балкона, железная дорога электрифицированная или нет, объект рыночной торговли с кассовым аппаратом или без него и т. п.

Те качественные признаки, по которым невозможно упорядочивать единицы, называются номинальными. Они просто указывают принадлежность единицы к определенной категории (город курортный, мужчина брюнет, женщина блондинка, машина красная и т.д.).

Те качественные признаки, значения которых можно упорядочивать, называются порядковыми. Они характеризуют некоторое качество явлений или проявление какого-либо свойства, выраженность которого можно оценить в баллах либо ранжировать. Например, способности к учебе и прилежание характеризуются балльными оценками и можно ранжировать учащихся по этим оценкам. Предприятия могут быть проранжированы по некоторому рейтингу.

Для измерения порядковых переменных нередко применяется шкала Лайкерта (Likert scale) – один из 3 основных типов шкал, предложенный в 1932 Ренсисом Лайкертом.

Лайкерт Ренсис (Likert, Rensis) – видный американский социолог (1903 – 1981)

Например, если изучается отношение к труду, то выделяются следующие характеристики:

Характеристика	Значение
Работа нравится	+ 1
Работа скорее нравится, чем не нравится	+0,5
Работа безразлична	0
Работа скорее не нравится, чем нравится	– 0,5
Работа не нравится	– 1

Присваивая цифровые метки категориям, можно ранжировать работников по значениям этих меток. Но не более того. Так, сравнивая метки +1 и +0,5, нельзя сделать вывод, что первой категории работа нравится в 2 раза больше, чем лицам, отнесенным ко второй категории.

Количественные признаки выражаются числами. Они играют преобладающую роль в экономической статистике. Для предприятия – это объем выпускаемой продукции за период, количество видов производимой продукции, фонд заработной платы и т. д.

Количественные признаки могут быть дискретными и непрерывными.

Дискретные — это те, значения которых отличаются не менее чем на единицу измерения признака. Например, число человек в семье, количество установленных станков, число изготовленных автомобилей или станков, поголовье крупного рогатого скота.

Непрерывные признаки — это те, значения которых у разных единиц могут отличаться на любую сколь угодно малую величину. Такими признаками являются рост, вес человека, интервал времени и т. д.

Количественные переменные позволяют не только упорядочивать единицы, но и определять интервал, отделяющий одну единицу от другой. Скажем, один работник зарабатывает на 1 тыс. руб. больше, чем другой, и т. д.

По отношению к единице совокупности признаки делятся на первичные и вторичные (аналитические или расчётные).

Первичные признаки характеризуют единицу совокупности в целом. Это абсолютные величины. Они могут быть измерены, посчитаны, взвешены и существуют сами по себе независимо от их статистического изучения. Например, площадь пашни, мощность двигателей на предприятии, численность населения города, число автомобилей, произведенных в стране.

Вторичные (аналитические или расчетные) признаки не измеряются непосредственно, а рассчитываются. Они являются продуктами человеческого сознания, результатом познания изучаемого объекта. Например, себестоимость единицы продукции, производительность труда, рентабельность, урожайность и т. п. Вторичные признаки представляют собой соотношение первичных признаков. Так, если объем выпущенной продукции разделить на численность работников, получим показатель производительности труда; разделив сумму затрат на произведенную продукцию на число единиц данной продукции, получим себестоимость, и т. д.

Первичные и вторичные признаки обобщаются по-разному.

Для обобщения значений первичного признака достаточно просуммировать индивидуальные значения признака у отдельных единиц совокупности.

А для того, чтобы дать обобщенную характеристику вторичного признака, необходимо рассчитать его среднюю величину. Так, обобщенной характеристикой объема продукции в отрасли является суммарный объем продукции, выпущенной всеми предприятиями данной отрасли, а обобщенной характеристикой заработной платы работников отрасли – средняя заработная плата в отрасли.

Еще одно деление признаков связано с их отношением ко времени.

Если значение признака зависит от интервала времени, к которому он относится, то признак называется интервальным.

В определение такого признака входит время. Например, продукция, выпущенная за месяц или за год; душевой доход за месяц; расходы на транспорт за неделю, за день и т. д. Очевидно, что значение такого признака зависит от того, к какому интервалу времени оно относится (объем продукции за квартал конечно же будет больше, чем за месяц). Значения интервальных признаков принадлежат соответствующему отрезку времени и могут суммироваться (нет повторного счета). Так, сумма месячных объемов продукции дает годовой объем продукции. Интервальные признаки можно назвать характеристиками процесса. Если значение признака может быть определено по состоянию на любой момент времени, такой, признак называется моментным или признаком состояния. К такого рода признакам относятся: стоимость основных фондов предприятия на начало или на конец года, количество установленного металлорежущего оборудования на первое число месяца, численность работников на начало года и т. д.

Обобщая значения признаков по единицам, мы получаем показатели, т. е. характеристики совокупности или какой-либо группы. Например, признак конкретного работника – заработная плата за месяц, а для всех работников рассчитывается показатель – средняя месячная заработная плата или процент работников с заработной платой, превышающей прожиточный минимум. Или пол (мужчина, женщина) – признак работника, а в целом по всем работникам рассчитываются показатели – процент женщин или количество мужчин на 100 женщин.

Метод статистики

Характер и специфика предмета статистики обусловливают специфику её метода.

Статистический метод включает сбор данных (статистическое наблюдение), их обобщение, представление, анализ и интерпретацию.

Источником статистических данных могут быть публикации (статистические сборники, статьи и т. д.), а можно собрать новую информацию по каждой единице совокупности (фирме, человеку, товару). Получение исходных данных является одной из наиболее трудных и важных задач, которые встают перед статистикой. Главное – использовать те данные, которым можно доверять.