Раздел 9 Статистическое изучение связи между явлениями

Тема 9.1 Методы изучения связи между явлениями

Студент должен:

иметь представление:

• о факторных и результативных признаках в статистике;

• о функциональной связи и стохастической зависимости;

• о количественных критериях оценки тесноты связи;

Исследование зависимостей и взаимосвязей между объективно существующими явлениями и процессами играет в развитии экономики значительную роль. Оно позволяет глубже понять сложный механизм причинно-следственный отношений. В настоящее время очень важно уметь количественно измерить тесноту причинно-следственных связей и выявить форму связи между экономическими процессами.

Чтобы глубоко и основательно проникнуть в суть явления, необходимо исследовать и раскрыть его причинные связи, его отношения с другими явлениями.

Под причинной связью понимают такую связь,

Обычно одно и то же экономическое явление выступает как результат, следствие одной или нескольких причин. Вместе с тем оно служит причиной наступления других явлений или процессов.

Например, на величину себестоимости единицы продукции влияют объём производства, используемая технология и уровень производительности труда. Урожайность сельскохозяйственных культур зависит от состояния почвы, состава и количества внесённых удобрений, метрологических условий и других не менее важных причин.

А выявить связь между явлениями можно только при большом количестве наблюдений.

Различают два вида зависимости между экономическими явлениями: функциональную и статистическую.

Зависимость между двумя величинами Х и Y, отображающими соответственно два явления, называется функциональной, если

Пример, зависимость производительности труда от объёма произведённой продукции и затрат рабочего времени.

Однако гораздо чаще в экономике имеет место не функциональная, а статистическая зависимость, когда

Статистическая зависимость может быть выявлена лишь по результатам достаточно большого числа наблюдений. Графически статистическая зависимость двух признаков может быть представлена с помощью поля корреляции, при построении которого на оси абсцисс откладывается значение факторного признака Х, а по оси ординат – результирующего Y.

В качестве примера на рисунке 12 представлены данные, иллюстрирующие прямую зависимость между х и у (а) и обратную зависимость (б). В случае «а» это прямая зависимость между, к примеру, среднедушевым доходом (х) и сбережением (у) в семье.

В случае «б»: между производительностью труда (х) и себестоимостью единицы продукции (у) обратная зависимость.

а) б)

Рисунок 12 - Поле корреляции

Существует две основных цели выявления зависимости между явлениями:

1)

Задача оценки степени тесноты связи между показателями решается методами корреляционного анализа.

2)

Задача восстановления средних значений результативного показателя «у» по заданным значениям объясняющих переменных решается методами регрессивного анализа.

Теперь рассмотрим приёмы и методы, позволяющие установить наличие связи между исследуемыми переменными, выявить структуру этих связей и изменить их тесноту. Поскольку перечисленные задачи решаются с помощью вычисления и анализа соответствующих корреляционных характеристик, совокупность используемых для этих целей методов называют корреляционным анализом.