Визначення предмету статистики

1. Визначення предмета статистики. Чим відрізняється предмет статистики від предмету інших наук

 

 

Статистика  як суспільна наука має свій об'єкт  та предмет дослідження. Розвиток статистичної науки, розміщення сфери використання статистичних досліджень на практиці, її активна участь в управлінні економікою привели до такого сучасного змісту поняття «статистика». Статистика розглядається як суспільна наука, галузь практичної діяльності, навчальна дисципліна, яка вивчає кількісну сторону масових соціально-економічних явищ і процесів у нерозривному зв'язку з їх якісною стороною шляхом збирання, обробки та аналізу масових даних, вивченні їх структури та розподілу, розміщенні у просторі та за часом, тенденцій та закономірностей перебігу, щільності взаємозв'язків та взаємозалежностей.

Об'єктами статистичного аналізу можуть бути найрізноманітніші явища і процеси суспільного життя.

Предметом статистики є розміри і кількісні співвідношення між масовими суспільними явищами, закономірності їх формування, розвитку, взаємозв'язку.

У визначенні статистики підкреслюються дві її основні відмінності від інших суспільних наук. По-перше, статистика вивчає не поодинокі, а масові соціально-економічні явища і процеси суспільного життя. По-друге, предметом статистики є кількісна сторона явищ і процесів суспільного життя; при цьому статистика вивчає кількість не саму по собі, а у зв'язку з її якісним змістом у конкретних умовах місця та часу.

Кількісна сторона проявів суспільного  життя – це насамперед розміри явищ і процесів та їх співвідношення. Так, при вивченні товарообігу, товарних запасів, витрат виробництва та інших показників комерційної діяльності встановлюють кількісні характеристики їх розвитку, визначають співвідношення між показниками, що дає цифрову оцінку виявлених при цьому закономірностям.

Таким чином, кількісну сторону масових суспільних явищ і процесів статистика виражає  у вигляді статистичних показників (чисел). Статистичним показником називають узагальнену числову характеристику будь-якого масового явища (процесу) з його якісною визначеністю в конкретних умовах місця та часу. Прикладами статистичних показників є кількість працюючих на підприємстві на початок року, обсяги виробленої та реалізованої продукції, собівартість, рентабельність виробництва тощо.

Статистичні показники можуть бути виражені у  вигляді абсолютних і відносних величин. Якщо статистичний показник стосується окремого явища (наприклад, конкретного підприємства), то його називають індивідуальним, якщо ж сукупності явищ (наприклад, однотипних підприємств регіону), то узагальненим, або зведеним. В статистиці використовуються і система статистичних показників, якою називають сукупність взаємозв'язаних і розташованих у логічній послідовності

 

3

узагальнених  даних.

Статистика  оперує з відповідними категоріями тобто поняттями, які виражають суттєві, всебічні властивості явищ дійсності. До основних категорій статистики можуть бути віднесені:

а) статистична закономірність;

б) статистична сукупність;

в) одиниця та обсяг сукупності;

г) ознака сукупності;

д) варіація ознаки;

ж) шкала  ознаки.

Статистична закономірність – це повторюваність, послідовність і порядок у масових соціально-економічних явищах (процесах). В основі статистичної закономірності лежить закон великих чисел, основним принципом якого є масовість явища або процесу. При масовості зникає вплив випадкових причин на досліджуваний результат, випадкові причини взаємно врівноважуються і це дає можливість виявити об'єктивну і невипадкову закономірність сторін суспільного життя.

Статистична закономірність притаманна лише сукупностям, тому що сукупність, а не окремий елемент, стає базою для встановлення конкретних законів. Статистична сукупність – це множина одиниць (об'єктів, явищ), які об'єднуються однією якісною основою, але відрізняються між собою за рядом ознак. Статистичній сукупності притаманні дві властивості, це – масовість та однорідність її одиниць. Прикладом статистичної сукупності є комерційні банки країни: їх об'єднує характер надання банківських послуг, хоча капітал, прибуток та інші ознаки різні.

Окремі  елементи статистичної сукупності називають одиницями сукупності, а загальну їх кількість – обсягом сукупності. Одиниці сукупності, як первинні елементи, виражають її якісну однорідність і виступають носіями певних ознак. Наприклад, одиницями сукупності можуть виступати акціонерні товариства, фірми, фермерські господарства, людина, сім'я, станок тощо. Одиниці сукупності повинні бути якісно однорідними.

Елементи  сукупності характеризуються однією або  кількома ознаками. Ознака – це статистичний еквівалент властивостей одиниць сукупності. Так, для одиниці статистичної сукупності «підприємство» ознаками можуть бути: обсяги виробленої продукції, співвідношення власних та запозичених коштів, чисельність робітників тощо.

Однією  з особливостей статистичної сукупності є наявність варіацій ознак, тобто відмінностей, коливань у числових значеннях окремих одиниць сукупності. Ознаки, які набувають різних значень, називають варіюючими. Прикладами варіюючих ознак людини є вік, стать, сімейний стан, рівень освіти, а підприємства – спеціалізація, форма власності, рентабельність виробництва тощо.

Варіюючі  ознаки поділяють на кількісні та атрибутивні (якісні). Кількісні ознаки виражаються числами (урожайність, заробітна плата, продуктивність праці та ін.). Атрибутивними називають ознаки, які не підлягають числовому вираженню

 

4

і характеризують словами описові риси (стать, професія, галузь і т.ін.).

За характером варіювання кількісні ознаки поділяють  на дискретні та неперервні. Дискретними називають такі кількісні ознаки, які можуть набувати тільки цілочислових значень (кількість автомобілів, кількість членів сім'ї та ін.). Неперервними кількісними ознаками є такі, які можуть в окремих межах набувати будь-яких значень (вік людини, стаж роботи, собівартість продукції тощо).

Ознаки  поділяються також на істотні (основні) та неістотні (другорядні). Істотними називають такі ознаки, які є головними для даного явища. Наприклад, для підприємства ними є обсяг виробленої та реалізованої продукції, кількість працівників, продуктивність праці та ін. Неістотними є такі ознаки, які не пов'язані безпосередньо з суттю досліджуваного явища, наприклад: назва підприємства, його підпорядкування, територіальна належність тощо.

Ознаки, що характеризують статистичну сукупність, взаємопов'язані між собою, тому розрізняються факторні та результативні  ознаки. Факторні ознаки – це незалежні ознаки, які впливають на інші ознаки і є причиною їх зміни. Результативними ознаками називають залежні ознаки, які змінюються під впливом факторних ознак. Так, кваліфікація, стаж роботи – факторні ознаки; продуктивність праці – результативна ознака.

Ознаки  мають різний рівень вимірювання, що відображається у різних видах шкал. Існує така класифікація шкал ознак: номінальна, яка встановлює шкалу найменувань; порядкова, яка встановлює відношення подібності і послідовності; матрична, де за допомогою звичайних чисел вимірюються явища, ресурси, результати господарсько-фінансової діяльності.

 

 

 

 

2. Суть вибіркового спостереження і його переваги порівняно з іншими видами спостереження

 

Вибіркове спостереження – найбільш поширений вид несуцільного спостереження. Його застосовують під час вивчення різноманітних закономірностей суспільних та соціально-економічних явищ. Наприклад, обстеження сімейних бюджетів населення, вивчення громадської думки з приводу того чи іншого питання, попит населення та ступінь його задоволення в торгівлі тощо.

При вибірковому  спостереженні обстеженню підлягають не всі елементи сукупності, яка  вивчається, а лише певним чином  відібрана частина. Порівняно з  суцільним спостереженням вибіркове  має переваги, оскільки обстеження за однією й тією самою програмою  будь-якої частини сукупності потребує менше коштів і часу, ніж обстеження сукупності в цілому. Крім того, дешевше  обходиться і 

 

5

статистична обробка інформації вибіркового  спостереження. При обстеженні

невеликої частини  сукупності стає можливим детальне вивчення кожного елемента, зменшуються помилки  реєстрації.

Під час  вибіркового обстеження розглядаються  дві сукупності. Сукупність, з якої вибирають елементи для обстеження, називається генеральною. Сукупність, яка безпосередньо підлягає обстеженню, називається вибірковою сукупністю або вибіркою. При цьому статистичні характеристики вибіркової сукупності розглядають як оцінки відповідних характеристик генеральної сукупності.

Першочергове  завдання вибіркового спостереження  полягає в тому, що на основі вибіркових оцінок треба обчислити невідомі характеристики генеральної сукупності. Практика вибіркових спостережень досить різноманітна.

При вивченні певного кола соціально-економічних  явищ, вибіркове спостереження єдино  можливе. Це стосується, передусім, перевірки  якості продукції, якщо це призводить до їх руйнування. Іноді вибіркове  спостереження поєднується з  суцільним, коли виникає потреба  в уточненні результатів суцільного спостереження, перевірки правильності обраної методології збирання та обробки інформації.

Разом з  тим, переваги вибіркового спостереження  над суцільним реалізуються лише при дотриманні наукових принципів  його організації та проведення. У  першу чергу це стосується неупередженості, випадковості вибору елементів для  обстеження. Принцип випадковості відбору  забезпечує всім елементам генеральної  сукупності рівні можливості потрапити  до вибірки.

Якщо  генеральна сукупність містить N елементів, а для обстеження потрібно вибрати частину n, то число можливих вибірок розраховується за формулою:

 

.

 

Імовірність усіх вибірок однакова і дорівнює . Проте кожна з них несе в собі певну похибку, що відбиває факт випадковості вибору. Взагалі, поняття “вибірка репрезентує” означає, що вона представляє всю генеральну сукупність. Оскільки вибіркова сукупність не точно відтворює склад генеральної, то й вибіркові оцінки не збігаються з відповідними характеристиками генеральної сукупності. Розбіжності між ними називають помилками репрезентативності. Наприклад, для середньої величини або для частки помилкою репрезентативності буде різниця між відповідними показниками генеральної та вибіркової сукупностей; помилкою репрезентативності для дисперсії буде відношення генеральної дисперсії до вибіркової.

За причинами  виникнення помилки  репрезентативності поділяються на систематичні та випадкові. Систематичні помилки виникають унаслідок того, що під час формування вибіркової сукупності порушується принцип випадковості

 

6

відбору, тобто  провадиться упереджений відбір елементів, обирається недосконала 

основа вибірки  тощо. Ці похибки для всіх елементів  сукупності однонаправлені, а тому призводять до зсуву результатів  обстеження в той чи інший бік.

Випадкові помилки – наслідок випадковості відбору елементів сукупності для обстеження. Саме з цим пов’язані розбіжності між структурами вибіркової та генеральної сукупностей щодо ознак, які вивчаються.

При організації  вибіркового обстеження важливо  уникнути систематичних помилок. Незсуненість – одна з вимог до будь-якої вибіркової оцінки. Притаманних вибірковому  спостереженню випадкових похибок  уникнути неможливо, проте теорія вибіркового  методу дає математичну основу для  обчислення таких помилок та регулювання  їх розміру.

Згідно  з генеральною граничною теоремою за умови досить великого обсягу вибірки  розподіл вибіркових середніх (і часток), незалежно від розподілу генеральної  сукупності, має асимптотичне наближення до нормального. Більшість значень  вибіркових середніх зосереджується навколо  генеральної середньої. Отже, найбільшу  ймовірність мають відхилення, близькі  до нуля. Чим більше відхилення, тим  менша його ймовірність. Для будь-якої ймовірності існує межа відхилень  вибіркової середньої від генеральної. Використовуючи властивості нормального  розподілу, для однієї конкретної вибірки  можна визначити такі параметри:

• стандартну та граничну помилки репрезентативності для прийнятої ймовірності;
• імовірність того, що помилка вибірки не перевищить допустимого рівня;
• оптимальний обсяг вибірки, який забезпечить потрібну точність результатів (заданий довірчий інтервал) для прийнятої ймовірності.

Кінцева мета будь-якого вибіркового спостереження  – поширення його характеристик  на генеральну сукупність.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7