ТЕМА 4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ
Все в мире взаимосвязано, все имеет причину. Изучение связей, зависимостей между объектами, процессами, конкретными показателями в экономическом анализе имеет особое значение. Так, объем производстваи финансовые результаты деятельности организации зависят от размера организации, от вида деятельности, от уровня производительности труда работников, от эффективности использования основных средств, от уровня менеджмента, от соотношения спроса и предложения на рынке и т.д., в свою очередь каждый из названных факторов тоже изменяется под влиянием целого ряда причин. Эффективное управление социально-экономическими процессами или объектами не возможно без понимания, какие факторы и в какой мере порождают позитивные или негативные их изменения. Знание этой информации может оказать значительную помощь в планировании и принятии важных текущих и стратегических решений.
Статистикой разработан ряд методов, позволяющих изучать связи и зависимости между явлениями. При этом вводятся такие базовые понятия, как признак-фактор (обозначается X) – это признак, изменение которого обусловливает изменение другого признака, называемого признаком-результатом (обозначается Y). Признак - результат - это, следовательно, такой признак, который изменяется под влиянием изменения значений признака - фактора. Признак -результат - это зависимая переменная, признак - фактор - независимая переменная. В приведенном выше примере связей между показателями объем производства выступает в качестве признака – результата или зависимой переменной, а остальные характеристики - это признаки - факторы, и в данном контексте являются независимыми переменными.
Существуют два вида связей:
1. Функциональные или жестко-детерминированные связи, при которых значению признака-фактора соответствует однозначно определяемое значение признака-результата. Это возможно только в том случае, если признак-результат полностью определяется значением признака-фактора. Функциональные связи изучаются, в основном, точными науками. Например, площадь квадрата равна квадрату длины его стороны, т.е. зная длину стороны можно однозначно определить площадь квадрата; зная закон Архимеда, можно однозначно определить выталкивающую силу, действующую на тело, погруженное в жидкость и т.п.
2. Статистические связии зависимости - это стохастически детерминированные, т.е. вероятностно обусловленные. Этот вид зависимости проявляется в том, что значению признака-фактора может соответствовать распределение значений признака-результата, то есть одному значению признака-фактора может соответствовать множество разных значений признака-результата, каждое из которых возникает с определенной вероятностью. Например, одинаковая сумма затрат на рекламу не приводит к одинаковому объему продаж; использование одного и того же вида оборудования в организациях не обеспечивает одинакового объема производства. Статистические связи - это результат одновременного воздействия на зависимую переменную большого количества разнообразных факторов.
Корреляционная зависимость – частный случай статистической связи, суть которой в том, что одному и тому же значению признака-фактора соответствуют разные значенияпризнака-результата, но закономерным образом измеряется средняя величина результативного признака. Для примера обратимся к таблице 1.3. (см.Лекция 1) Значению признака-фактора «время вулканизации» в каждой группе соответствуют разные значения признака-результата. Однако средний показатель сопротивления разрыву по группам закономерно возрастает по мере увеличения времени вулканизации, что указывает на наличие прямой корреляционной зависимости между анализируемыми показателями
Изучение корреляционной зависимости позволяет установить закономерность (тенденцию) изменения признака-результата при изменении значений признака-фактора. Менеджерам любой сферы деятельности часто приходится сталкиваться именно с корреляционной зависимостью.
Основными методами изучения корреляционной зависимости являются методы корреляционно-регрессионного анализа – КРА.
Причины возникновения корреляционной зависимости:
1) наличие причинно-следственной связи между изучаемыми явлениями или признаками (развитие научных исследований (следствие) зависит от уровня их финансирования (причина); структура потребительских расходов населения зависит от уровня денежных доходов; объем производства зависит от эффективности использования основных средств и т.п.);
2) наличие общего фактора, вызывающего изменение корреляционно связанных признаков (при отсутствии причинно-следственной связи между ценами на товары и услуги и уровнем номинальной заработной платы,эти характеристики могут иметь одинаковые тенденции изменения в результате влияния общей причины - инфляции);
3) наличие взаимосвязи между признаками. Один и тот же признак может выступать и фактором, и результатом (уровень производительности труда может быть фактором роста заработной платы, с другой стороны, уровень заработной платы может стимулировать рост производительности труда, т.е. выступать фактором ее роста).
При изучении корреляционной зависимости важно теоретически обосновать наличие причинно-следственной связи, так как полученные высокие показатели корреляции не являются доказательством причинно-следственной зависимости. Если она не обоснована, то можно столкнуться с оценкой, так называемой, ложной корреляции, когда значения статистических показателей связи будут указывать на ее наличие, а реально причинно-следственная зависимость между показателями (объектами, процессами) будет отсутствовать. Именно положения экономической теории позволяют определить круг факторов, влияющих на уровень и тенденции изменения конкретного показателя (объекта, процесса). Статистические методы анализа призваны оценить степень воздействия этих факторов в конкретных условиях места и времени.