Статистика » Задачи измерения связи в статистике.

Задачи измерения связи в статистике....

Задачи измерения связи в статистике.

Четверг, Март 27th, 2008

Основной задачей любой науки является выявление и теоретическое обоснование закономерностей развития тех или иных предметов статистики (явлений, процессов), которые изучаются данной наукой. Эти закономерности отражают объективно существующие причинные связи в развитии и изменении изучаемого явления или процесса (признака).
В статистике, как и в других науках, большое значение имеет закон всеобщей связи между показателями, между группами (частями совокупностей), между явлениями.
При изучении любого массового явления существенное значение имеет объективное описание изучаемой совокупности: определить по данным массового наблюдения наиболее типичные (средние) величины признаков, вычислить другие характеристики (например, максимальное и минимальное значение признака, показателей изменчивости и так далее). Важно также выяснить, почему различаются единицы совокупности между собой, выявить причинно-следственный механизм, формирующий развитие данного массового явления.
Решение вопросов о том, существует ли в действительности причинная связь между изучаемыми показателями, признаками, процессами, явлениями, усложняется тем, что любое явление благодаря всеобщей (многообразной) взаимосвязи явлений зависит не от одной какой-либо причины, а от многих причин. Например, объём производимой продукции зависит от численности рабочих, от уровня их производительности труда, от уровня технической оснащённости производства и труда, от организации производственного процесса и от многих других факторов.
Изучение причинной зависимости усложняется также и тем, что сила и характер влияния отдельных причин различны по месту и времени. Например, в рассмотренной ситуации на общий объём продукции безусловно влияют численность рабочих и производительность их труда, тогда как то или иное изменение в организации производственного процесса в данных условиях может вообще не оказать или оказать слабое влияние.
Исследование причинной зависимости ещё более усложняется вследствие того, что признак или явление, принимаемое в данном исследовании за причину (воздействующий фактор), может в свою очередь складываться под влиянием других причин (факторов). Например, уровень производительности труда зависит от квалификации рабочих, квалификация рабочих в свою очередь зависит от возраста рабочего, длительности производственного стажа, уровня его образования и других факторов.
При этом важно не только установление факта наличия связи, а также придание выявленным связям количественной определённости. Без количественной оценки закономерности, связи невозможно доводить результаты статистических разработок до такого уровня, чтобы они могли использоваться для практических целей.
Таким образом, при исследовании связи между изучаемыми признаками, показателями, процессами, явлениями основными задачами статистики будут:

  • 1) проверка положений теории о возможности связи или выявление наличия новой связи;
  • 2) определение формы связи и исчисление её количественных характеристик (придание выявленной связи аналитической формы зависимости);
  • 3) измерение (количественное выражение) степени тесности связи между отдельными причинами (факторами) и результатом их воздействия.

В статистике принято различать следующие основные виды связей: балансовая, компонентная, факторная.
Балансовая связь применительно к экономическим явлениям характеризует зависимости между источниками формирования ресурсов (средств) и их использованием. Например, товарный баланс выражается в виде формулы
Он + П = Р +Ок, где Он – остатки товаров на начало изучаемого периода; П – поступление товаров за период; Р – расход товаров в изучаемом периоде; Ок – остаток товаров на конец периода.
Важное практическое значение количественного выражения балансовой зависимости состоит в том, что при отсутствии значения одного из составляющих элементов оно может быть определено на основе соответствующей формулы.
Компонентные связи характеризуются тем, что изменение обобщающего показателя определяется изменением компонентов (элементов), входящих в этот показатель, как множители: a=bc.
Компонентные связи широко используются в индексном методе (для выявления роли отдельных факторов в совокупном изменении сложного показателя, индекса сложного явления с использованием индексов взаимосвязанных с ним составляющих явлений).
Важная практическая значимость показателей, состоящих в компонентной связи, в том, что по известным из них можно определить величину одного из неизвестных компонентов (a=bc, b=a/c, c=a/b).

Четверг, Март 27th, 2008

Факторные связи характеризуются тем, что они проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели выступают как независимые (факторные), а другие – как результативные. По своему характеру такой вид связи является причинно следственной зависимостью в полном смысле этого понятия.
В свою очередь, факторные связи подразделяются на функциональные и корреляционные.
При наличии функциональной связи изменению одного явления во всех случаях соответствует строго определённое изменение другого явления, находящегося с ним в причинной связи. Например, балансовые и компонентные связи относятся к функциональным; между объёмом газа и давлением также существуют функциональные зависимости.
При корреляционной связи определённому изменению одного явления соответствуют различные по величине изменения другого явления. Например, один и тот же прирост уровня производительности труда у двух рабочих не обязательно сопровождается одинаковым увеличениям их заработанной платы.
Следовательно, корреляционная связь не проявляется в каждом отдельном случае. Вследствие этого наличие корреляционной связи может быть выявлено только при исследовании массы случаев однородной совокупности.
Нередко при характеристике задач измерения статистической связи имеют в виду только два вида связи: функциональную и корреляционную. Строго говоря, функциональные связи могут быть установлены из теории, путём осуществления экспериментов. Поэтому объектом специфически статистического изучения связи, как правило, является корреляционная связь. Отсюда вытекает отождествление понятий статистическая связь и корреляционная связь.
Правильное представление здесь в следующем: корреляционная связь - понятие более узкое, чем статистическая связь.
Все виды связи, изучаемые в статистике - это статистическая связь: и балансовая, и компонентная, и факторная. Корреляционная связь состоит в приближенно-функциональной связи средней величины одного признака со значением другого. Все другие случаи измерения вообще вариации одного признака в зависимости от другого, рассматриваемые в статистике, уже к корреляционной связи не относятся, хотя тоже имеет место «свободная связь», а не функциональная.
Изучение взаимосвязи явлений может осуществляться с помощью соответствующих приёмов и методов статистики и математики (математической статистики).