Статистическая совокупность

Статистическая совокупность – это множество единиц (объектов, явлений), объединенных единой закономерностью и варьирующих в пределах общего качества, (множество элементов, сочетаемых условиями существования и развития). Таковы, например, совокупность домохозяйств, совокупность семей, совокупность предприятий, фирм, объединений и т.п. Совокупности могут быть однородными и разнородными.

Совокупность называется однородной, если один или несколько изучаемых общественных признаков ее объектов являются общими для всех единиц. Совокупность называется однородной именно с точки зрения этих признаков.

Совокупность, в которую входят явления разного типа, считается разнородной. Совокупность может быть однородна в одном отношении и разнородна в другом. В каждом отдельном случае однородность совокупности устанавливается путем проведения качественного анализа, выяснения содержания изучаемого общественного явления.

Специфическим свойством статистической совокупности является массовость единиц, поскольку явление характеризуется массовым процессом и всем многообразием определяющих его причин и форм.

Под единицами совокупности понимаются ее неделимые первичные элементы, выражающие ее качественную однородность, т.е. сходство единиц по каким-либо существенным признакам и различие по каким-то другим признакам. Например, единицами совокупности могут выступать акционерные общества, фирмы, фермерские хозяйства, человек, семья, станок, изделие и т.д.

В реальной жизни существует сложное сочетание различных совокупностей и их элементов. Так, изучая промышленность, статистика рассматривает ее как совокупность предприятий, но каждое предприятие, всвою очередь, — это совокупность рабочих, станков и тому подобное. Базой изучения конкретной статистической закономерности является и совокупность, элементы которой - носители характерных для этой закономерности черт.

Совокупность - не механическое объединение элементов, а упорядоченная система, каждый элемент которой представляет собой единство общего и единичного, необходимое и случайного. Необходимость выступает как атрибут общего и оказывается устоявшимися свойствами элементов. Эти свойства обусловлены воздействием объективно необходимых условий существования и развития массового явления, а относительно единичных неповторимых свойств, то они является следствием действия случайных для совокупности причин.

Признак

Признак – показатель, характеризующий некоторое свойство объекта совокупности, рассматриваемый как случайная величина. Например, признаки человека: возраст, образование, занятие, рост, вес, семейное положение и т.д.; признаки предприятия: форма собственности, специализация (отрасль), численность работников, величина уставного фонда, экономическая эффективность его деятельности и т.д.

Особенностью статистического исследования является то, что в нем изучаются только варьирующие признаки, т.е. необходимо наличие вариации.

Вариация – различия в значениях того или иного признака у отдельных единиц, входящих в данную совокупность. Она возникает в результате того, что индивидуальные значения признака складываются подсовокупным влиянием разнообразных факторов (условий), которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае. Например, успеваемость отдельного студента определяется затратами времени на подготовку к занятиям, способностью к обучению и т.п.

Варьирующие признаки могут быть количественными , если их варианты выражаются числовыми значениями (возраст человека, заработная плата, стаж работы, население города и т.д.), они играют преобладающую роль в статистике, и неколичественными (атрибутными ), не имеющие числового выражения и представляющими собой смысловые понятия, т.е. выражаются в виде состояния, свойств и т.д., присущих явлению (профессия, социальная принадлежность, отраслевая принадлежность предприятия и т.д.).

По характеру варьирования количественные признаки подразделяются на дискретные и непрерывные. Дискретными называются такие количественные признаки, которые могут принимать только вполне определенные значения, между которыми не могут иметь место промежуточные значения. Например, число членов семьи, количество этажей здания, комнат в квартире т.п. Варианты дискретных признаков обычно выражаются в виде целых чисел. Количественные признаки, которые могут в определенных пределах принимать любые значения, как целые, так и дробные, называются непрерывными. Такими признаками являются, например, возраст, стаж работы, вес поезда, скорость движения и т.п.

Случаи, когда варианты признака могут принимать только одно из двух противоположных значений, говорят об альтернативном признаке (да, нет). Например, продукция может быть годной или бракованной (негодной).

Признаки могут быть существенные , определяющие социально-экономическое содержание процессов, и второстепенные , или несущественные внешние по отношению к сущности изучаемых явлений, т.е. непосредственно не связанные с внутренней структурой процессов (экстенсивные признаки). Статистическая наука требует выделения впрограммах наблюдения и группировке в первую очередь главных, основных признаков.

Признаки, характеризующие статистическую совокупность, взаимосвязаны между собой, поэтому следует различать факторные и результативные признаки.

Факторные признаки – это независимые признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки. Результативные признаки – это зависимые признаки, которые изменяются под влиянием факторных признаков. Так, квалификация, стаж работы рабочего – факторные признаки; производительность труда – результативный.

4 . Статистический показатель

Статистический показатель – это количественно-качественная обобщающая характеристика какого-либо свойства единиц совокупности в целом. Этим он отличается от индивидуальных значений, которые, как отмечалось, называются признаками. Например, средний размер сберегательного вклада граждан страны – статистический показатель, размер вклада конкретного человека – признак.

Статистический показатель строится как обобщение знаний признака: он может определяться путем суммирования абсолютных значений признака (численность населения, трудовых ресурсов, безработных), вычисления средних значений признаков (средняя зарплата, средняя урожайность) и относительных величин (индексы цен, темпы роста).

Количество и качество выступают в статистике как две стороны единого. Количество всегда имеет качественную определенность. Именно в этом состоит познавательное значение статистического показателя, который представляет собой количественно-качественную характеристику социально-экономических процессов и явлений в условиях конкретного места и времени. Так, например, если в 1999 г. Промышленностью России произведено продукции на сумму 2995 млрд. руб., то качественная сторона этого показателя – выпуск продукции (работ, услуг), а количественная сторона выражается числом 2995 млрд. и единицей измерения (рубли). Рассмотренный показатель является абсолютным и выражается именованными числами. Относительные показатели абстрактны и поэтому выражается в долях, процентах, промилле и т.д.

Статистические показатели можно условно подразделить на первичные (объемные, количественные, экстенсивные) и вторичные (производные, качественные, интенсивные).

Первичные показатели характеризуют либо общее число единиц совокупности, либо сумму значений какого-либо признака (общая численность студентов вузов, объем выпускаемой продукции за год и т.д.) Взятые в динамике, в изменении во времени, они характеризуют экстенсивный путь развития.

Вторичные показатели обычно выражаются средними и относительными величинами и, взятые в динамике, характеризуют интенсивный путь развития (повышение эффективности использования ресурсов, рост (снижение) производительности труда).

Показатели, характеризующие сложный комплекс социально-экономических явлений и процессов, часто называют синтетическими (ВВП, ВНД, производительность общественного труда и др.)

В зависимости от объема и содержания объекта статистического изучения различают индивидуальные(характеризующие отдельные единицы совокупности) и сводные или обобщающие статистические показатели.