Комплексный статистический анализ это

Тема 7. Комплексный статистический анализ

1. Определение темпов динамики (абсолютный прирост, темп роста, темп прироста) преступности.

2. Преобразование динамических рядов (метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней).

Приобретение навыков анализа статистических данных о правонарушениях.

Форма контроля: письменный опрос

Средства обучения: дидактические материалы.

Номера источников из списка рекомендуемой литературы: [ 5; 6; 10]

Список вопросов для подготовки к экзамену:

1. Цели и значение курса “Правовая статистика”.

2. Понятие правовой статистики.

3. История развития правовой статистики.

4. Предмет и отрасли правовой статистики.

5. Методология правовой статистики.

6. Общее понятие статистического наблюдения.

7. Виды и формы статистического наблюдения.

8. Виды документов первичного учета.

9. Система статистической отчетности в правоохранительных органах.

10. Понятие статистической сводки.

11. Группировка материалов статистического наблюдения.

12. Понятие о статистических таблицах.

13. Графический способ изображения статистических данных.

14. Виды относительных показателей.

15. Понятие средних величин .

16. Виды средних величин.

17. Понятие динамических рядов.

18. Социологические методы получения юридической информации.

19. Понятие статистического анализа.

Темы (краткие задания) по самостоятельной работе студентов

Самостоятельное изучение литературы.

Номера источников из списка рекомендуемой литературы: [1; 3; 5; 6; 7; 8; 9]

Самостоятельное изучение литературы.

Номера источников из списка рекомендуемой литературы: [1; 2; 3; 4; 5; 8; 9; 10]

Тема 3. Учет и отчетность правоохранительных органов, судов и других юридических учреждений.

Самостоятельное изучение литературы.

Номера источников из списка рекомендуемой литературы: [1; 2; 3; 4; 5; 8; 9; 10]

Самостоятельное изучение литературы.

Номера источников из списка рекомендуемой литературы: [ 5; 6; 9; 10; 11]

Самостоятельное изучение литературы.

Номера источников из списка рекомендуемой литературы: [ 5; 6; 10]

Самостоятельное изучение литературы.

Номера источников из списка рекомендуемой литературы: [ 5; 6; 10]

Самостоятельное изучение литературы.

Номера источников из списка рекомендуемой литературы: [ 5; 6; 10]

СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Основная литература

1. Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации: федеральный закон от 29 ноября 2007 года № 282-ФЗ // Собрание законодательства Российской Федерации. — 2007. — №49. — Ст. 6043.

2. Об информации, информационных технологиях и о защите информации: федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ // Собрание законодательства Российской Федерации. – 2006. — № 31 (ч. I). — Ст. 3448.

3. О Федеральной службе государственной статистики: постановление Правительства Российской Федерации от 02.06.2008 № 420 // Собрание законодательства Российской Федерации. – 2008. — № 23. — Ст. 2710.

4. О едином учете преступлений: приказ Генпрокуратуры РФ № 39, МВД РФ № 1070, МЧС РФ № 1021, Минюста РФ № 253, ФСБ РФ № 780, Минэкономразвития РФ № 353, ФСКН РФ № 399 от 29.12.2005 .

5. Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник.- 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Юристъ, 2007.

6. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. — 5-е изд.- М., 2004.

7. Остроумов С.С. Очерки по истории уголовной статистики дореволюционной России. — М., 1961.

Дополнительная литература

8. Лунеев В.В. Тенденции современной преступности и борьбы с ней в России // Государство и право. — 2004. — №4.

9. Преступность и правопорядок в России. Статистический аспект. — М., 2004.

10. Шмойлова Р.А., Минакина В.Г., Садовникова Н.А., Кубасова Е.Б. Теория статистики: Учебник / Под ред. Р.А. Шмойловой. — 4-е изд., перер. и доп. — М., 2003.

11. Яхот О.О. Закон больших чисел и социальная статистика. // Вопросы философии. — 1965. — №12.

Протокол согласования программы учебной дисциплины с другими дисциплинами специальности на 2009/2010 учебный год

Источник



Статистический анализ — это… Понятие, методы, цели и задачи статистического анализа

Достаточно часто возникают явления, которые можно проанализировать исключительно при помощи статистических методов. В этой связи для каждого субъекта, стремящегося глубоко изучить проблему, проникнуть в суть темы, важно иметь представление о них. В статье разберемся, что такое статистический анализ данных, каковы его особенности, а также какие методы применяют при его проведении.

Особенности терминологии

Статистику рассматривают в качестве специфичной науки, системы госорганов, а также как набор цифр. Между тем далеко не все цифры можно считать статистикой. Разберемся в этом вопросе.

Для начала следует вспомнить, что слово «статистика» имеет латинские корни и происходит от понятия status. В буквальном переводе термин означает «определенное положение предметов, вещей». Следовательно, статистическими признаются только такие данные, с помощью которых фиксируются относительно устойчивые явления. Анализ, собственно, и выявляет эту устойчивость. Его используют, к примеру, при изучении социально-экономических, политических явлений.

Назначение

Применение статистического анализа позволяет отображать количественные показатели в неразрывной связи с качественными. В результате исследователь может увидеть взаимодействие фактов, установить закономерности, выявить типичные признаки ситуаций, сценарии развития, обосновать прогноз.

Статистический анализ – это один из ключевых инструментов СМИ. Чаще всего его используют в деловых изданиях, таких как, например, «Ведомости», «Коммерсант», «Эксперт-профи» и пр. В них всегда публикуются «аналитические рассуждения» о валютном курсе, котировке акций, учетных ставках, инвестициях, рынке, экономике в целом.

Разумеется, чтобы результаты анализа были достоверными, постоянно проводится сбор данных.

Источники информации

Сбор данных может осуществляться по-разному. Главное, чтобы способы не нарушали закон и не ущемляли интересы других лиц. Если говорить о СМИ, то для них ключевыми источниками информации выступают государственные статистические органы. Эти структуры должны:

Собирать отчетные сведения в соответствии с утвержденными программами. Группировать информацию по тем или иным критериям, наиболее значимым для исследуемого явления, формировать сводки. Проводить собственный статистический анализ.

В задачи уполномоченных госорганов входит также предоставление полученных ими данных в отчетах, тематических подборках или пресс-релизах. В последнее время статистика публикуется на официальных сайтах госструктур.

Кроме указанных органов, информацию можно получить в Едином госреестре предприятий, учреждений, объединений и организаций. Цель его создания состоит в формировании единой информационной базы.

Для проведения анализа можно использовать информацию, полученную от межправительственных организаций. Существуют специальные базы данных экономической статистики стран.

Часто информация поступает от частных лиц, общественных организаций. Эти субъекты обычно ведут свою статистику. Так, к примеру, Союз охраны птиц в России регулярно устраивает так называемые соловьиные вечера. В конце мая через СМИ организация приглашает всех желающих поучаствовать в подсчете соловьев на территории Москвы. Полученные сведения обрабатываются группой экспертов. После этого сведения переносятся в специальную карту.

Многие журналисты обращаются за информацией к представителям других авторитетных СМИ, пользующихся у аудитории популярностью. Распространенным способом получения данных является опрос. При этом опрашиваемыми могут стать как рядовые граждане, так и эксперты в какой-либо области.

Специфика выбора методики

Перечень показателей, необходимых для проведения анализа, зависит от специфики исследуемого явления. К примеру, если изучается уровень благосостояния населения, приоритетными считаются данные о качестве жизни граждан, прожиточном минимуме на данной территории, размере МРОТ, пенсии, стипендии, потребительской корзины. При исследовании демографической ситуации важны показатели смертности и рождаемости, число мигрантов. Если изучается сфера промышленного производства, важные сведения для статистического анализа – это количество предприятий, их виды, объем продукции, уровень производительности труда и т. д.

Средние показатели

Как правило, при описании тех или иных явлений используются средние арифметические величины. Для их получения числа складывают друг с другом, а полученный результат делят на их количество.

Средние величины используются в качестве обобщающих показателей. Однако они не позволяют описать конкретные моменты. К примеру, в ходе анализа установлено, что средняя зарплата по России составляет 30 тыс. р. Этот показатель не говорит о том, что все работающие граждане страны получают именно эту сумму. Более того, у кого-то зарплата может быть и выше, а у кого-то – ниже этой цифры.

Относительные показатели

Их находят в результате сравнительного анализа. В статистике, кроме средних, используются абсолютные величины. При их сопоставлении как раз и определяются относительные показатели.

Например, установлено, что в один госорган приходит 5 тысяч писем ежемесячно, а в другой – 1 000. Выходит, что первая структура получает в 5 раз больше обращений. При сравнении средних показателей относительная величина может быть выражена в процентах. К примеру, средний заработок фармацевта составляет 70 % от ср. з/п инженера.

Итоговые сводки

Они представляют собой систематизацию признаков исследуемого события для выявления динамики его развития. К примеру, установлено, что в 1997 г. речной транспорт всех ведомств и управлений перевез 52,4 млн тонн груза, а в 2007 г. – 101,2 млн т. Чтобы понять изменения характера транспортировок за период с 1997 по 2007 г., можно сгруппировать итоговые показатели по видам объектов, а затем сравнить группы друг с другом. В итоге можно получить более полные сведения о развитии грузооборота.

Индексы

Их достаточно широко применяют при исследовании динамики событий. Индекс в статистическом анализе – это средний показатель, отражающий изменение явления под воздействием другого события, абсолютные показатели которого признаны неизменными.

К примеру, в демографии в качестве специфического индекса может выступать величина естественной убыли (прироста) населения. Ее определяют при сравнении уровня рождаемости и смертности.

Графики

Они используются для отображения динамики развития события. Для этого применяют фигуры, точки, линии, имеющие условные значения. Графики, с помощью которых выражаются количественные соотношения, именуются диаграммами или динамическими кривыми. Благодаря им можно наглядно увидеть динамику развития какого-то явления.

График, показывающий увеличение количества лиц, страдающих остеохондрозом, представляет собой кривую, уходящую вверх. Соответственно, по ней можно наглядно увидеть тенденцию заболеваемости. Люди, даже не прочитав текстовый материал, могут сформулировать выводы о сложившейся динамике и спрогнозировать развитие ситуации в дальнейшем.

Статистические таблицы

Они очень часто используются для отражения данных. С помощью статистических таблиц можно сопоставлять информацию по изменяющимся со временем показателям, различающимся в зависимости от страны и пр. Они представляют собой наглядную статистику, которой зачастую не нужны комментарии.

Методы

В основе статистического анализа лежат приемы и способы сбора, обработки и обобщения сведений. В зависимости от природы методы могут быть количественными и категориальными.

При помощи первых получают метрические данные, которые по своей структуре являются непрерывными. Их можно измерить при помощи интервальной шкалы. Она представляет собой систему чисел, равные промежутки между которыми отражают периодичность значений изучаемых показателей. Также используется шкала отношений. В ней, кроме расстояния, определяется также порядок значений.

Неметрические (категориальные) данные представляют собой качественные сведения, количество уникальных категорий и значений которых ограничено. Они могут быть представлены в виде номинальных или порядковых показателей. Первые используют для нумерации объектов. Для вторых предусматривается естественный порядок.

Одномерные методы

Они применяются в том случае, если для оценки всех элементов выборки используется единый измеритель или если последних несколько для каждого компонента, но переменные исследуются обособленно друг от друга.

Одномерные методы различаются в зависимости от типа данных: метрические или неметрические. Первые измеряют по относительной или интервальной шкале, вторые – по номинальной или порядковой. Кроме этого, деление методов осуществляется на классы в зависимости от количества исследуемых выборок. При этом необходимо учитывать, что это число определяют по тому, как осуществляется работа с информацией для конкретного анализа, а не по способу сбора данных.

Однофакторное дисперсионное исследование

Цель статистического анализа может состоять в изучении воздействия одного либо нескольких факторов на конкретный признак объекта. Однофакторный дисперсионный метод применяется тогда, когда у исследователя есть 3 и больше независимые выборки. При этом они должны быть получены из генеральной совокупности посредством изменения независимого фактора, для которого отсутствуют количественные измерения по каким-то причинам. Предполагается, что имеются различные и одинаковые выборочные дисперсии. В этой связи следует определить, оказал ли данный фактор значительное влияние на разброс или он стал следствием случайностей, возникших вследствие небольших объемов выборок.

Вариационный ряд

Он представляет собой упорядоченное распределение единиц генеральной совокупности, как правило, по возрастающим (в редких случаях по убывающим) показателям признака и подсчет их числа с тем или другим значением признака.

Вариация является различием в показателе какого-либо признака у различных единиц конкретной совокупности, возникающим в один и тот же момент либо период. К примеру, сотрудники компании отличаются друг от друга по возрасту, росту, доходам, весу и пр. Возникает вариация вследствие того, что индивидуальные показатели признака формируются под комплексным влиянием разных факторов. В каждом конкретном случае они сочетаются по-разному.

Вариационный ряд бывает:

Ранжированным. Он представлен в виде перечня отдельных единиц генеральной совокупности, расположенных в порядке убывания либо возрастания исследуемого признака. Дискретным. Он представлен в форме таблицы, включающей в себя конкретные показатели изменяющегося признака х и количества единиц совокупности с заданной величиной f признака частот. Интервальным. В этом случае показатель непрерывного признака задается с помощью интервалов. Они характеризуются частотой t.

Многомерный статистический анализ

Он проводится, если для оценки элементов выборки применяется 2 и более измерителя, и переменные изучаются одновременно. Такая форма статистического анализа отличается от одномерного способа в первую очередь тем, что при ее использовании внимание сосредотачивается на уровне взаимосвязи между явлениями, а не на средних показателях и распределениях (дисперсиях).

Среди основных методов многомерного статистического исследования выделяют:

Кросс-табуляцию. С ее использованием одновременно характеризуют значение двух и более переменных. Дисперсионный статистический анализ. Этот метод ориентирован на поиск зависимостей среди экспериментальных данных посредством изучения существенности различий в средних показателях. Ковариационный анализ. Он тесно связан с дисперсионным методом. При ковариационном исследовании зависимая переменная корректируется в соответствии с информацией, связанной с ней. Это обеспечивает возможность устранения изменчивости, вносимой извне, и, соответственно, повысить эффективность исследования.

Также существует дискриминантный анализ. Он применяется, если зависимая переменная является категориальной, а независимые (предикторы) – интервальными.

Источник

Понятие статистического анализа и его задачи в правовой статистике

Анализ собранных и сгруппированных статистических данных на основе при­менения обобщающих статистических показателей третья и завершающая ста­дия статистического исследования в судебной статистике. Характеристика стати­стического анализа как завершающего этапа носит условный характер, так как практически аналитическая работа начинается на этапе статистического наблюде­ния, продолжается при статистической сводке и группировке и завершается ком­плексным применением различных методов статистического анализа.

Статистический анализ в социально-правовом исследовании представляет со­бой процесс изучения, сопоставления полученных цифровых данных, характери­зующих различные составные части изучаемого правового явления, между собой и с данными других отраслей статистики, установления общих закономерностей развития явления, выявления взаимозависимостей между ним и другими социаль­ными явлениями. Кроме того, статистический анализ включает в себя и формули­рование научных и практических выводов и рекомендаций.

Статистический анализ правовых и юридически значимых показателей позво­ляет систематизировать информацию о различных признаках социально-правовых явлений, установить количественные характеристики причинных и иных связей правонарушений с другими социальными явлениями, выявить тенденции и зако­номерности развития преступности, основные направления её изменений.

Главная цель статистического анализа правонарушений — оценка состояния преступности и иных правонарушений и выработка ре­комендаций по совершенствованию государственных мер социаль­ного контроля над ними.

Статистический анализ правовых и юридически значимых показателей широко используется в различных отраслях юридической науки при описании преступно­сти, гражданско-правовой деликтности. административных правонарушений, ре­зультатов деятельности правоохранительных органов, органов уголовного и граж­данского судопроизводства, исполнения наказания и других органов юстиции.

Основной задачей анализа данных правовой статистики являет­ся выявление конкретных недостатков деятельности правоохрани­тельных органов и органов юстиции, причин обнаруженных недо­статков и разработка мероприятий по их устранению или миними­зации.

Конкретный статистический анализ социально-правовых явлений может быть направлен на решение следующих частных задач:

3) оценка состояния и количественно-качественных характеристик изучаемо­го явления (структуры, степени распространенности, динамики);

4) выявление характерных черт и особенностей изучаемого явления, его со- ставших частей и их соотношения;

5) выявление реальных взаимосвязей и взаимозависимостей социально-пра­вовых явлений, а также определяющих их факторов;

6) установление тенденций и закономерностей развития изучаемых явлений;

7) построение прогнозов развития правовых явлений.

Применение различных статистических методов из арсенала общей теории статистики (статистической сводки и группировки, абсолютных, относительных и средних величин, динамических рядов и др.) позволяет решать большинство за­дач, которые ставятся перед традиционным статистическим анализом [6].

Содержание статистического анализа различного вида правовых и юридически значимых явлений в значительной степени зависит от их особенностей и может существенно различаться. Вместе с тем, чтобы результаты анализа носили объ­ективный и научно обоснованный характер, необходимо максимально соблюдать следующие требования:

1)изучаемая статистическая совокупность должна быть представлена доста­точно большим числом фактов проявления исследуемого правового явле­ния. Только при большом числе наблюдении могут быть установлены и из­мерены объективные закономерности, обусловленные правовой природой изучаемых явлений. Кроме того, для отражения развития рассматриваемого явления во времени, данные должны быть собраны за ряд лет;

2)количественный анализ правовых показателей должен проводиться в нераз­рывной связи с качественным анализом сущности исследуемых социально- правовых явлений. Статистический анализ должен основываться на знании основных теоретических положений различных отраслей юридической па­уки и на изучении качественных особенностей учитываемых правовой ста­тистикой явлений;

3)глубокий статистический анализ должен базироваться не только на дан­ных официальной государственной правовой статистической отчетности, но и учитывать данные специальных социально-правовых обследований. Для изучения проблем преступности и состояния борьбы с ней недоста­точно пользоваться данными статистической отчетности МВД, суда, юсти­ции и прокуратуры, поскольку статистические отчеты всегда ограничены в объеме и не содержат сведений о мотивах преступлений, о конкретных причинах и условиях совершения преступлений, многих данных о лично­сти преступников и др. Необходимую дополнительную информацию мож­но получить путем выборочного обследования;

4)в процессе статистического выявления причин и условий, способствую­щих совершению правонарушений, следует сопоставлять данные судебной статистики с материалами других отраслей статистики (социальной, эко­номической. демографической, моральной и т.д.).

Проведение комплексного статистического анализа массовых статистических явлений, имеющих юридическую значимость, должно проходить по следующей схеме:

8) постановка цели и задач анализа;

9) общая характеристика изучаемого явления, его территориальное и времен­ное распределение;

10) подбор правового статистического материала и оценка достоверности, пол­ноты, качества данных:

11) сравнительная оценка статистических данных и приведение их в сопоста­вимый вид;

12) сводка и группировка данных;

13) формирование и расчет обобщающих показателей;

14) выявление и обоснование характерных черт, качественных особенностей, связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов;

15) формулирование научных и практических выводов и предложений.

Подготовительный этап должен занимать в статистических исследованиях во­обще и в исследованиях проблем правовой статистики в частности особое место. Выбор проблемы исследования, целей и задач анализа предполагает предвари­тельное ознакомление с объектом исследования, работой, уже проделанной в этом направлении другими исследователями, и специальной литературой. Правильный выбор проблемы, характеристика изучаемого явления, объекта исследования, уточ­нение основных понятий и т.д. требует серьезной теоретической и методологиче­ской подготовки исследователя.

После определения целей и задач анализа, всесторонней характеристики объ­екта исследования необходимо определить, какие конкретно методы используются для сбора правовых статистических данных и на основе каких источников ин­формации по изучаемой проблеме проводится анализ. Необходимо проверить не только инструментарий обследования, но и компетентность самих нсслсдователей- исполиителсй, а также оптимальность места и времени проведения исследования. Особенно это важно, когда в исследовании используются методы опроса в виде анкетирования и интервьюирования граждан, работников правоохранительных ор­ганов, заключенных и т. д.

Следует отметить, что проведение статистического анализа правовых и юри­дически значимых явлений не всегда может проходить по рекомендованной схеме (например, не всегда удастся четко сформулировать несколько четких гипотез или задач анализа), иногда исследователь чувствует что-то лишь интуитивно, исходя из своего опыта, но именно это и может привести к успеху. Тем не мснес всегда необ­ходимо стремиться к полноте и четкости статистического анализа правовых дан­ных, к проведению статистического анализа в неразрывной связи с качественным анализом сущности исследуемых социально-правовых явлений на основе соответ­ствующих методов изучения их структуры, динамики, связей и закономерностей из арсенала теории статистики.

Источник

Деятельность людей во множестве случаев предполагает работу с данными, а она в свою очередь может подразумевать не только оперирование ими, но и их изучение, обработку и анализ. Например, когда нужно уплотнить информацию, найти какие-то взаимосвязи или определить структуры. И как раз для аналитики в этом случае очень удобно пользоваться не только разными техниками мышления, но и применять статистические методы.

Особенностью методов статистического анализа является их комплексность, обусловленная многообразием форм статистических закономерностей, а также сложностью процесса статистических исследований. Однако мы хотим поговорить именно о таких методах, которые может применять каждый, причем делать это эффективно и с удовольствием.

Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:

• Статистическое наблюдение;
• Сводка и группировка материалов статистического наблюдения;
• Абсолютные и относительные статистические величины;
• Вариационные ряды;
• Выборка;
• Корреляционный и регрессионный анализ;
• Ряды динамики.

Далее мы рассмотрим каждый из них более подробно. Но отметим, что представим лишь основные характеристики без подробного описания алгоритмов действий. Впрочем, понять их не составит никакого труда.

Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение является планомерным, организованным и в большинстве случаев систематическим сбором информации, направленным, главным образом, на явления социальной жизни. Реализуется данный метод через регистрацию предварительно определенных наиболее ярких признаков, цель которой состоит в последующем получении характеристик изучаемых явлений.

Статистическое наблюдение должно выполняться с учетом некоторых важных требований:

• Оно должно полностью охватывать изучаемые явления;
• Получаемые данные должны быть точными и достоверными;
• Получаемые данные должны быть однообразными и легкосопоставимыми.

Также статистическое наблюдение может иметь две формы:

• Отчетность – это такая форма статистического наблюдения, где информация поступает в конкретные статистические подразделения организаций, учреждений или предприятий. В этом случае данные вносятся в специальные отчеты.
• Специально организованное наблюдение – наблюдение, которое организуется с определенной целью, чтобы получить сведения, которых не имеется в отчетах, или же для уточнения и установления достоверности информации отчетов. К этой форме относятся опросы (например, опросы мнений людей), перепись населения и т.п.

Кроме того, статистическое наблюдение может быть категоризировано на основе двух признаков: либо на основе характера регистрации данных, либо на основе охвата единиц наблюдения. К первой категории относятся опросы, документирование и прямое наблюдение, а ко второй – наблюдение сплошное и несплошное, т.е. выборочное.

Для получения данных при помощи статистического наблюдения можно применять такие способы как анкетирование, корреспондентская деятельность, самоисчисление (когда наблюдаемые, например, сами заполняют соответствующие документы), экспедиции и составление отчетов.

Сводка и группировка материалов статистического наблюдения

Говоря о втором методе, в первую очередь следует сказать о сводке. Сводка представляет собой процесс обработки определенных единичных фактов, которые образуют общую совокупность данных, собранных при наблюдении. Если сводка проводится грамотно, огромное количество единичных данных об отдельных объектах наблюдения может превратиться в целый комплекс статистических таблиц и результатов. Также такое исследование способствует определению общих черт и закономерностей исследуемых явлений.

С учетом показателей точности и глубины изучения можно выделить простую и сложную сводку, но любая из них должна основываться на конкретных этапах:

• Выбирается группировочный признак;
• Определяется порядок формирования групп;
• Разрабатывается система показателей, позволяющих охарактеризовать группу и объект или явление в целом;
• Разрабатываются макеты таблиц, где будут представлены результаты сводки.

Важно заметить, что есть и разные формы сводки:

• Централизованная сводка, требующая передачи полученного первичного материала в вышестоящий центр для последующей обработки;
• Децентрализованная сводка, где изучение данных происходит на нескольких ступенях по восходящей.

Выполняться же сводка может при помощи специализированного оборудования, например, с использованием компьютерного ПО или вручную.

Что же касается группировки, то этот процесс отличается разделением исследуемых данных на группы по признакам. Особенности поставленных статистическим анализом задач влияют на то, какой именно будет группировка: типологической, структурной или аналитической. Именно поэтому для сводки и группировки либо прибегают к услугам узкопрофильных специалистов, либо применяют конкретные техники мышления.

Абсолютные и относительные статистические величины

Абсолютные величина считаются самой первой формой представления статистических данных. С ее помощью удается придать явлениям размерные характеристики, например, по времени, по протяженности, по объему, по площади, по массе и т.д.

Если требуется узнать об индивидуальных абсолютных статистических величинах, можно прибегнуть к замерам, оценке, подсчету или взвешиванию. А если нужно получить итоговые объемные показатели, следует использовать сводку и группировку. Нужно иметь в виду, что абсолютные статистические величины отличаются наличием единиц измерения. К таким единицам относят стоимостные, трудовые и натуральные.

А относительные величины выражают количественные соотношения, касающиеся явлений социальной жизни. Чтобы их получить, одни величины всегда делятся на другие. Показатель, с которым сравнивают (это знаменатель), называют основанием сравнения, а показатель, которой сравнивают (это числитель), называют отчетной величиной.

Относительные величины могут быть разными, что зависит от их содержательной части. Например, существуют величины сравнения, величины уровня развития, величины интенсивности конкретного процесса, величины координации, структуры, динамики и т.д. и т.п.

Чтобы изучить какую-то совокупность по дифференцирующимся признакам, в статистическом анализе применяются средние величины – обобщающие качественные характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо дифференцирующемуся признаку.

Крайне важным свойством средних величин является то, что они говорят о значениях конкретных признаков во всем их комплексе единым числом. Невзирая на то, что у отдельных единиц может наблюдаться количественная разница, средние величины выражают общие значения, свойственные всем единицам исследуемого комплекса. Получается, что при помощи характеристики чего-то одного можно получить характеристику целого.

Следует иметь в виду, что одним из самых важных условий применения средних величин, если проводится статистический анализ социальных явлений, считается однородность их комплекса, для которого и нужно узнать среднюю величину. А от такого, как именно будут представлены начальные данные для исчисления средней величины, будет зависеть и формула ее определения.

Вариационные ряды

В некоторых случаях данных о средних показателях тех или иных изучаемых величин может быть недостаточно, чтобы провести обработку, оценку и глубокий анализ какого-то явления или процесса. Тогда во внимание следует брать вариацию или разброс показателей отдельных единиц, который тоже представляет собой важную характеристику исследуемой совокупности.

На индивидуальные значения величин могут воздействовать многие факторы, а сами изучаемые явления или процессы могут быть очень многообразны, т.е. обладать вариацией (это многообразие и есть вариационные ряды), причины которой следует искать в сущности того, что изучается.

Вышеназванные абсолютные величины находятся в непосредственной зависимости от единиц измерения признаков, а значит, делают процесс изучения, оценки и сравнения двух и более вариационных рядов более сложным. А относительные показатели нужно вычислять в качестве соотношения абсолютных и средних показателей.

Выборка

Смысл выборочного метода (или проще – выборки) состоит в том, что по свойствам одной части определяются численные характеристики целого (это называется генеральной совокупностью). Основной выборочного метода является внутренняя связь, объединяющая части и целое, единичное и общее.

Метод выборки отличается рядом существенных преимуществ перед остальными, т.к. благодаря уменьшению количества наблюдений позволяет сократить объемы работы, затрачиваемые средства и усилия, а также успешно получать данные о таких процессах и явлениях, где либо нецелесообразно, либо просто невозможно исследовать их полностью.

Соответствие характеристик выборки характеристикам изучаемого явления или процесса будет зависеть от комплекса условий, и в первую очередь от того, как вообще будет реализовываться выборочный метод на практике. Это может быть как планомерный отбор, идущий по подготовленной схеме, так и непланомерный, когда выборка производится из генеральной совокупности.

Но во всех случаях выборочный метод должен быть типичным и соответствовать критериям объективности. Данные требования нужно выполнять всегда, т.к. именно от них будет зависеть соответствие характеристик метода и характеристик того, что подвергается статистическому анализу.

Таким образом, перед обработкой выборочного материала необходимо провести его тщательную проверку, избавившись тем самым от всего ненужного и второстепенного. Одновременно с этим, составляя выборку, в обязательном порядке нужно обходить стороной любую самодеятельность. Это означает, что ни в коем случае не следует делать выборку только из вариантов, кажущихся типичными, а все другие – отбрасывать.

Эффективная и качественная выборка должна составляться объективно, т.е. производить ее нужно так, чтобы были исключены любые субъективные влияния и предвзятые побуждения. И чтобы это условие было соблюдено должным образом, требуется прибегнуть к принципу рандомизации или, проще говоря, к принципу случайного отбора вариантов из всей их генеральной совокупности.

Представленный принцип служит основой теории выборочного метода, и следовать ему нужно всегда, когда требуется создать эффективную выборочную совокупность, причем случаи планомерного отбора исключением здесь не являются.

Корреляционный и регрессионный анализ

Корреляционный анализ и регрессионный анализ – это два высокоэффективных метода, позволяющие проводить анализ больших объемов данных для изучения возможной взаимосвязи двух или большего количества показателей.

В случае с корреляционным анализом задачами являются:

• Измерить тесноту имеющейся связи дифференцирующихся признаков;
• Определить неизвестные причинные связи;
• Оценить факторы, в наибольшей степени воздействующие на окончательный признак.

А в случае с регрессионным анализом задачи следующие:

• Определить форму связи;
• Установить степень воздействия независимых показателей на зависимый;
• Определить расчетные значения зависимого показателя.

Чтобы решить все вышеназванные задачи, практически всегда нужно применять и корреляционный и регрессионный анализ в комплексе.

Ряды динамики

Посредством этого метода статистического анализа очень удобно определять интенсивность или скорость, с которой развиваются явления, находить тенденцию их развития, выделять колебания, сравнивать динамику развития, находить взаимосвязь развивающихся во времени явлений.

Ряд динамики – это такой ряд, в котором во времени последовательно расположены статистические показатели, изменения которых характеризуют процесс развития исследуемого объекта или явления.

Ряд динамики включает в себя два компонента:

• Период или момент времени, связанный с имеющимися данными;
• Уровень или статистический показатель.

В совокупности эти компоненты представляют собой два члена ряда динамики, где первый член (временной период) обозначается буквой «t», а второй (уровень) – буквой «y».

Исходя из длительности временных промежутков, с которыми взаимосвязаны уровни, ряды динамики могут быть моментными и интервальными. Интервальные ряды позволяют складывать уровни для получения общей величины периодов, следующих один за другим, а в моментных такой возможности нет, но этого там и не требуется.

Ряды динамики также существуют с равными и разными интервалами. Суть же интервалов в моментных и интервальных рядах всегда разная. В первом случае интервалом является временной промежуток между датами, к которым привязаны данные для анализа (удобно использовать такой ряд, например, для определения количества действий за месяц, год и т.д.). А во втором случае – временной промежуток, к которому привязана совокупность обобщенных данных (такой ряд можно использовать для определения качества тех же самых действий за месяц, год и т.п.). Интервалы могут быть равными и разными, независимо от типа ряда.

Естественно, чтобы научиться грамотно применять каждый из методов статистического анализа, недостаточно просто знать о них, ведь, по сути, статистика – это целая наука, требующая еще и определенных навыков и умений. Но чтобы она давалась проще, можно и нужно тренировать свое мышление и улучшать когнитивные способности.

В остальном же исследование, оценка, обработка и анализ информации – очень интересные процессы. И даже в тех случаях, когда это не приводит к какому-то конкретному результату, за время исследования можно узнать множество интересных вещей. Статистический анализ нашел свое применение в огромном количестве сфер деятельности человека, а вы можете использовать его в учебе, работе, бизнесе и других областях, включая развитие детей и самообразование.

Источник