Для отображения и изучения количественной и качественной сторон явлений и процессов общественной жизни в социально-экономической статистике используется система показателей. Статистический показатель является важнейшей категорией социально-экономической статистики. Это очень емкое и широко применяемое понятие. Оно насыщается конкретным содержанием применительно к различным явлениям, их свойствам, формам. Статистический показатель непосредственно связан с количественной стороной социально-экономического явления. Следовательно, статистический показатель — это количественно-качественное понятие. Нельзя назвать конкретный статистический показатель без упоминания его качественного содержания. Таковы, например, показатели объема валового внутреннего продукта, реальных располагаемых денежных доходов, объема платных услуг, средней продолжительности жизни населения, индекс потребительских цен на товары и услуги.
Поскольку социально-экономическая статистика изучает явления общественной жизни в конкретных условиях места и времени, то всякий статистический показатель в виде конкретного числа содержит в себе пространственную и временную определенность.
Таким образом, конкретный статистический показатель в его полной определенности содержит: количественную определенность, качественную определенность, определенность пространства и определенность времени.
Таким образом, показатель в социально-экономической статистике — это обобщенная количественная характеристика качественно определенного социально-экономического явления.
Многообразие явлений общественной жизни, изучаемых социально-экономической статистикой, их свойств, признаков обусловило и многообразие конкретных статистических показателей.
Статистический показатель может относиться: к отдельному явлению (объекту), например к отдельному промышленному предприятию; к группе объектов одного и того же вида, например к совокупности предприятий определенной отрасли; ко всей совокупности явлений, например ко всему хозяйству страны.
В соответствии с этим показатели подразделяются на индивидуальные, групповые (частные) и общие. Последние две категории называют сводными показателями. Показатели, относящиеся к части территории страны, называют региональными (или территориальными); показатели, относящиеся к отдельным отраслям хозяйства, — отраслевыми, а показатели, относящиеся к хозяйству в целом, — совокупными по стране. Статистические показатели получают также наименование в связи с тем, какие свойства (признаки) явления они отображают. Например, урожайность пшеницы в хозяйствах Российской Федерации, средняя заработная плата рабочих промышленности РФ, численность студентов высших учебных заведений России.
Статистические показатели выражаются в форме абсолютных, относительных и средних статистических величин.
Сводные статистические показатели получаются путем обобщения (обработки) массовых данных о социально-экономических явлениях, собираемых в процессе статистического наблюдения. Они дают возможность обнаружить присущие совокупностям (общим или частным) этих явлений закономерности количественных изменений.
60. Статистическая закономерность
закономерности, в которых необходимость неразрывно связана в каждом отдельном явлении со случайностью и лишь во множестве явлений проявляет себя как закон, называются статистическими.
Статистическая закономерность возникает как результат взаимодействия большого числа элементов, составляющих совокупность и характеризуют не столько поведение отдельного элемента совокупности, сколько всю совокупность в целом. Проявляющаяся в статистических закономерностях "необходимость" возникает вследствие взаимной компенсации и уравновешивания множества случайных факторов, "пробивает" себе дорогу через массу случайноcтей, контрпримеров, отступлений от нее.
Статистические совокупности часто называют массовыми явлениями. Они обладают свойствомустойчивости - в течение более или менее длительного промежутка времени их характеристикиостаются примерно постоянными. Так, доля мальчиков и девочек среди новорожденных, доля лицразных возрастов среди вступающих в брак и т. д. обнаруживает от года к году не очень значительныеколебания. Этот факт представляет громадный интерес. Устойчивость определяет возможностьсуществования и развития общества, на этом свойстве базируются прогнозы, скажем, прогнозпропорций между отраслями и секторами экономики и т. д.
61. Средняя арифметическая, медиана, мода
Средняя арифметическая – самый распространенный вид средней величины. Когда речь идет о средней величине без указания ее вида, подразумевается именно средняя арифметическая. Она исчисляется в тех случаях, когда объем усредняемого признака образуется как сумма его значений у отдельных единиц изучаемой статистической совокупности.
При исчислении средней арифметической выполняют две операции:
• суммируют индивидуальные значения признаков
• полученную сумму делят на число значений
В зависимости от характера исходных данных средняя арифметическая может быть рассчитана по формуле простой или
Средняя арифметическая
,
где х? - средняя величина;
п – численность совокупности.
В статистических исследованиях в качестве вспомогательных описательных статистических характеристик распределения варьирующего признака широко применяются мода и медиана.
Модой в статистике называется величины признака (варианта), которая чаще всего встречается в данной совокупности.
Нахождение моды и медианы в контрольных по статистике происходит путем обычного просматривания столбца частот. В этом столбце находят наибольшее число, характеризующее наибольшую частоту. Ей соответствует определенное значение признака, которое и является модой. В интервальном вариационном ряду модой приблизительно считают центральный вариант интервала с наибольшей частотой. В таком ряду распределения мода вычисляется по формуле:
где ХМо — нижняя граница модального интервала;
imo — модальный интервал;
fм0, fм0-1,, fм0+1 - частоты в модальном, предыдущем и следующем за модальным интервалах.
Модальный интервал определяется по наибольшей частоте.
Мода широко используется в статистической практике при анализе покупательного спроса, регистрации цен и т. д.
Медианой в статистике называется варианта, которая находится в середине вариационного ряда. Медиана делит ряд пополам.
В ранжированных рядах несгруппированные данные для нахождения медианы сводятся к поиску порядкового номера медианы. Медиана может быть вычислена по следующей формуле:
где Хm — нижняя граница медианного интервала;
im — медианный интервал;
Sme— сумма наблюдений, которая была накоплена до начала медианного интервала;
fme — число наблюдений в медианном интервале.