Атрибутивные количественные и альтернативные признаки

Виды признаков и шкал

Признак – это отличительные свойства, черты или особенности, которыми обладают отдельные единицы статистической совокупности. Признаками, характеризующими промышленное предприятие, являются выручка, прибыль, стоимость основных фондов, организационно-правовая форма и др. Признаками человека являются возраст, пол, место жительства, профессия, среднемесячная заработная плата и др.

Возможное значение, которое может принимать признак, называется вариантом. Например, существует всего четыре варианта признака «экзаменационная» оценка: «2», «3», «4», «5».

По форме выражения признаки подразделяются на количественные и атрибутивные.

Количественным является признак, отдельные варианты которого имеют числовое выражение и отражают размеры, масштабы изучаемого объекта или явления. Различают дискретные и непрерывно (принимающие в совокупности любые значения, в т.ч. и дробные, в определенных пределах данного качества) варьирующие количественные признаки.

Атрибутивные признаки могут быть выражены только в словесной, описательной форме в виде различных понятий, обозначающих различные разновидности, градации, например, семейное положение, уровень образования, профессию, вид продукции, отрасль экономики и др.

Среди атрибутивных признаков выделяют альтернативные (дихотомические) и порядковые (ранговые).

Альтернативные (дихотомические) признаки содержат два противоположных взаимоисключающих друг друга варианта, что позволяет их обозначать цифрами 0 и 1 (в связи с этим данные признаки также называют бинарными) или логическими выражениями да (истина) и нет (ложь) (в таком контексте их называют булевыми признаками). Примеры, городское и сельское население, годное и бракованное изделие и др.

Признаки, допускающие определенный порядок в расположении вариантов, называют упорядоченными, порядковыми или ранговыми. Например, признак «образование» имеет следующие варианты: начальное; неполное среднее; среднее общее; среднее специальное; незаконченное высшее; высшее. Иногда степень интенсивности таких признаков условно выражается в форме чисел (например, тарифный разряд рабочего, оценка успеваемости), однако полноценными свойствами чисел они не обладают.

С точки зрения влияния признаков друг на друга, они подразделяются на факторные (оказывающие влияние) и результативные (рассматриваемые как результат влияния факторных признаков).

Любое измерение или оценивание значения признака осуществляется с использованием соответствующих шкал. Шкала – это упорядоченный ряд отметок, соответствующий соотношению последовательных значений признака.

Выделяют следующие виды шкал:

1. Не количественные (качественные) шкалы:

1.1. Шкала наименований (номинальные шкалы).

1.2. Шкала порядка (порядковые или ранговые шкалы).

2. Количественные (метрические) шкалы:

2.1. Шкалы интервалов (интервальные шкалы).

2.2. Шкалы отношений (относительные шкалы).

2.3. Шкалы абсолютных величин (абсолютные шкалы).

В тех случаях, когда значения признака можно лишь сопоставить и определить какие из них совпадают, а какие нет, используют шкалынаименований. По данной шкале можно лишь установить равенство (эквивалентность, тождественность) или неравенство значений признака. Такое измерение значений признака является наиболее простым и наименее информативным. При этом невозможно определить, какой из значений признаков больше или меньше, т.е. отношение порядка возрастания или убывания не устанавливаются. Поэтому шкала наименований используется, как правило, для измерения значений атрибутивных признаков.

Шкала порядка – это последовательный ряд, как правило, точно неизвестных значений признака, дающий систематизированное представление о простейших их соотношениях. При попарном сопоставлении всех значений признака устанавливают, какой больше или меньше другого (причем насколько или во сколько раз установить точно невозможно), а какие совпадают. На основе этого значения ранжируются в порядке возрастания или убывания. Полученный ряд нумеруется, а порядковые номера называют рангами. Иногда в шкалы порядка с целью увеличения достоверности и объективности измерений вводят опорные (реперные) точки, например, в порядковой шкале признака «балл успеваемости» реперными точками являются баллы «2», «3», «4» «5».

Во многих случаях нет возможности измерять абсолютные значения количественных признаков в силу отсутствия абсолютной точки отсчета и соответствующей единицы измерения, но возможно измерить разность их значений. При этом используются интервальныешкалы. В таких шкалах условно вводят некоторую реперную точку (точку отсчета) и единичный интервал (единицу измерения). Например, шкала времени, где точка отсчета разделяет периоды до нашей эры и нашу эру, в качестве единичного интервала условно принят год.

В практике также используют интервальные шкалы с двумя реперными точками, например, шкала температур Цельсия, где одна из реперных точек соответствует точке замерзания воды, другая – точке ее кипения, а в качестве единицы измерения принята 1/100 часть интервала.

С данными, полученными по шкале интервалов можно производить не только логические операции (равно или неравно, больше или меньше), но и арифметические действия сложения и вычитания. Однако по шкале интервалов нельзя определить, во сколько раз данное значение признака больше или меньше другого, так как были приняты условно точка отсчета и единица измерения. Например, можно принять одни и те же значения как 2 и 1 или 102 и 101, в данном случае операции умножения и деления данных величин будут не тождественны.

Шкала отношений – это измерительная шкала, на которой отсчитывается (определяется) численное значение величины qi как математического отношения измеряемого значения Qi к другому известному значению, принимаемому за единицу измерений Q, т.е.:

.

Наиболее простым примером данной шкалы являются значения какого-либо количественного признака, выраженные в процентах: износ (Q = первоначальная стоимость оборудования), загрузка оборудования (Q = общее число имеющегося оборудования) и др.

Измерение интервала (значения признака) по шкале отношений в соответствии со следующей формулой:

.

Со значениями признака, измеренными по шкале отношений, можно выполнять многие логические и все арифметические операции.

Во многих случаях можно измерить непосредственно значение какого-либо количественного признака. Например, подсчитывается число дефектных в партии изделий, количество единиц произведенной продукции, количество прожитых лет и т.п. При таких измерениях на измерительной шкале отмечаются абсолютные количественные значения измеряемого количественного признака. Такая шкала абсолютных значений обладает теми же свойствами, что и шкала отношений, с той лишь разницей, что значения, обозначенные на этой шкале, имеют абсолютные, а не относительные значения.

Результаты измерений по шкале абсолютных величин имеют наибольшую достоверность, информативность и чувствительность к неточностям измерений.

Сравнение основных видов шкал приведено в таблице __.

Источник

Признаки количественные

Признаки качественные

Качественные признаки (атрибутивные) – это признак отдельное значение которого выражаются в виде понятий, наименований. Это признаки, которыми объект обладает либо не обладает. Они не поддаются непосредственному измерению (например, цвет волос, специализация, квалификация, национальность, территориальная принадлежность, образование и т.п.).

Если атрибутивные признаки принимают только одну из двух противоположных значений, их называют Альтернативными. Например пол (мужской, женский)

Количественный признак – это признак определяющее значение которого имеют количественные выражения например (рост – 155 см.) т.о. это результаты подсчета или измерения

Каждый объект изучения может обладать целым рядом статистических признаков, но от объекта к объекту одни признаки меняются, остаются неизменными.

Меняющиеся признаки от одного объекта к другому принято называть варьирующимися. Именно эти признаки изучаются статистикой.)например размеры обуви

Читайте также:  Признаки тахикардии у женщин что делать

Вариация- это многообразие изменения величины признака у отдельных единиц в совокупности наблюдения (вариации з.п. 5000, 10000, 15000 тыс.)

Отдельные значения признака называют вариантами признака.

Переменная (английский термин variable)— это то, что можно измерять, контролировать или чем можно манипулировать в исследованиях. Иными словами, переменная — это то, что варьируется, изменяется, а не является постоянным (от английского корня var).

Переменная — это величина, характеризующаяся множеством значений, которое она может принимать.[1] При этом может иметься ввиду как реальная физическая величина, временно рассматриваемая в отрыве от своего физического контекста, так и некая абстрактная величина, не имеющая никаких аналогов в реальном мире. В математическом анализе и большинстве смежных разделов математики под «переменной» обычно понимают численную величину, множество принимаемых значений которой включено в множество вещественных чисел.

В прикладной статистике переменная — оценочный фактор, или характеристика, или индивидуальный или системный атрибут. Иными словами, нечто, изменение чего ожидается с течением времени или между отдельными лицами.

Например, измеряя давление или содержание лейкоцитов в крови, вы получаете различные значения у разных пациентов или значения для одного и того же пациента в разное время суток. Измеряя уровень осадков, получаете различные значения в разные дни недели, а также различные значения в одни и те же дни в разных точках географической карты.

Другие примеры переменных из разных областей: анкетные данные, систолическое давление пациентов, количество лейкоцитов в крови, цена акций, товаров, услуг, потребление, инвестиции, доход, государственные закупки товаров и услуг, инструмент государственного регулирования (в экономике); рейтинг программ, доля зрителей, количество посещений сайта (в рекламе); скорость, температура, объем, масса в (физике) и т. д.

Очевидно, что это очень разные по своим свойствам переменные, и поэтому можно сказать, что переменные отличаются характеристиками, в частности, той ролью, которую они играют в исследованиях, типом измерений и т. д.

Рене Декарт (1596- 1650)

впервые показал, как можно применить математику для наглядного изображения и математического анализа самых разнообразных явлений природы и общества. Он предложил изображать связи между явлениями природы кривыми линиями, а последние записывать алгебраическими уравнениями. Положив в основу своей философии понятие о движущейся материи, Декарт внес движение и в математику.

Если до Декарта математика имела метафизический характер, оперируя с постоянными величинами, то с трудами Декарта в математику, а вместе с тем и во все естествознание вошла диалектика. В работах Декарта по математике впервые появляются переменные величины и указывается, как можно строгие законы геометрии перевести на алгебраический язык и использовать при решении различных задач, на первый взгляд далеких от математики.

Декарт формулирует «правила метода», с помощью которого можно прийти к истине. Первоначально мыслившиеся Декартом весьма многочисленными, в «Рассуждении о методе», они сводятся им к четырем основным положениям, составляющим «квинтэссенцию» европейского рационализма:

1) начинать с несомненного и самоочевидного, т. е. с того, противоположное чему нельзя помыслить,

2) разделять любую проблему на столько частей, сколько необходимо для ее эффективного решения,

3) начинать с простого и постепенно продвигаться к сложному,

4) постоянно перепроверять правильность умозаключений.

Существует несколько легенд об изобретении системы координат, которая носит имя Декарта.

Проследим путь открытия системы координат согласно этой легенде в картинках.

Время открытия: 1637 год.

На рисунке условно показаны три стены кабинета:

Обратите внимание!Каждые две плоскости пересекаются по прямой линии.

плоскость садится муха

Нужно взять две взаимно перпендикулярные числовые прямые.

На нашем рисунке расстояние между делениями на числовых прямых равно единице.

Принято координаты объекта, обычно точки, записывать в форме (x, y).

Для нашей мухи мы можем сказать, что она находится в точке с координатами (-2, 4).

Задача точного определения положения мухи решена!

Новизна идеи состоит в том, что положение точки или объекта на плоскости определяетcя с помощью двух пересекающихся осей.

Таким образом, Декарт является первооткрывателем аналитической геометрии, в основе которой лежит изобретенный им метод координат. Этот метод, как известно, применялся и ранее Декарта. Значительное развитие он получил у Ферма. Тем не менее у Декарта он приобрел гораздо большее значение, так как при помощи этого метода Декарту удалось указать новые направления в дальнейшем развитии математики.

В 1637 году вышел в свет главный математический труд Декарта, «Рассуждение о методе» (полное название: «Рассуждение о методе, позволяющем направлять свой разум и отыскивать истину в науках»).

В этой книге излагалась аналитическая геометрия, а в приложениях — многочисленные результаты в алгебре, геометрии, оптике (в том числе — правильная формулировка закона преломления света) и многое другое.

Особо следует отметить переработанную им математическую символику Виета, с этого момента близкую к современной. Коэффициенты он обозначал a, b, c…, а неизвестные — x, y, z. Натуральный показатель степени принял современный вид (дробные и отрицательные утвердились благодаря Ньютону). Появилась черта над подкоренным выражением. Уравнения приводятся к канонической форме (в правой части — нуль).

Символическую алгебру Декарт называл «Всеобщей математикой», и писал, что она должна объяснить «всё относящееся к порядку и мере».

Благодаря Декарту алгебра как в своих основных методах, так и в символике приняла тот характер, который ей присущ и в настоящее время. Декарт придавал особое значение математике. Он исходил из того убеждения, что математика должна быть образцом для всякой другой науки. По его мнению, только та наука может считаться истинной, которая в своем построении следует математике, так как все выводы математики являются логически необходимыми, дающими полную достоверность.

Впервые уравнение кривой исследовал Р. Декарт в 1638 году, однако он построил только петлю в первом координатном угле, где x и y принимают положительные значения. Декарт полагал, что петля симметрично повторяется во всех четырёх координатных четвертях, в виде четырёх лепестков цветка. В то время эта кривая называлась цветком жасмина (англ. jasmine flower, фр. fleur de jasmin).

Математические исследования Декарта тесно связаны с его работами по философии и физике. В «Геометрии» (1637г.) Декарта впервые ввел понятие переменной величины и функции. Переменная величина выступала у Декарта как отрезок переменной длины и постоянного направления (текущая координата точки, описывающей своими движениями кривую) и как непрерывная числовая переменная, пробегающая совокупность чисел, составляющих координатный отрезок. Двоякий образ переменной обусловил взаимопроникновение геометрии и алгебры, к которому стремился Декарта.

Средь неизбежного круговорота сил

И вечности, поставленной на карту,

Должна признаться всё же, как мне мил

Читайте также:  Бурый медведь морфологический признак

“Цветок жасмина” * – парадокс Декарта. **

Я по его спирали медленно брожу,

Теряясь в точках обреченно,

Брожу – и постоянство нахожу,

Касаясь листьев облегченно.

Круговорот петли заманит нас в пути

Своей дугой, растущей неуклонно,

Всю мимолётность мига обрести

В мечтах, глядящих благосклонно

Если две варианты признака в данной совокупности могут отличаться одна от другой не менее чем на определенное число или вообще совпадают, т.е. они могут принимать лишь отдельные значения из некоторого ряда чисел, то такие данные называют дискретными (число учеников в классах школы; количество баллов, которые набирает ученик при тестировании, количество прожитых лет, число попаданий и промахов при серии выстрелов. и т. п.).

Ряд значений признака, или вариант, полученных вследствие массового обследования однородных вещей или явлений, размещенных в порядке возрастания или убывания их величин, вместе с соответствующими частотами (или относительными частотами) называют вариационным рядом.

Если в вариационном ряде значения признака (варианты) заданы в виде отдельных конкретных чисел, то такой ряд называют дискретным.

Если в вариационном ряде значения признака заданы в виде интервалов, то такой ряд называют интервальным.Если в интервальном вариационном ряде в двух последовательных интервалах верхнее предельное значение признака одного интервала равняется нижнему предельному значению второго, условно будем считать, что это число принадлежит второму интервалу. Разность между верхней и нижней границами интервала называют шириной этого интервала.

Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет

Источник

Основные категории статистики.

Перед тем, как приступить к изучению основных статистических показателей, приемов и методов статистического исследования, необходимо познакомиться с используемой в статистике терминологией, с основными категориями статистики.

Важнейшей категорией статистической науки является категория признака. Именно значения различных признаков наблюдаются и регистрируются на первой стадии статистического исследования — стадии статистического наблюдения.

Признак — это объективная характеристика единицы статистической совокупности, характерная черта или свойство, которое может быть определено или измерено.

Примеры: Признаками, характеризующими промышленное предприятие, является выручка от реализации продукции, прибыль, стоимость основных фондов, численность персонала и др.Признаками человека являются возраст, пол, место жительства, профессия, среднемесячный доход и пр.

Для любых окружающих нас объектов и явлений можно выделить достаточно большое число признаков, которые наблюдаются или потенциально могут наблюдаться в процессе статистического исследования.

Возможное значение, которое может принимать признак, называется вариантом.

Например, существуют всего четыре варианта значений признака «экзаменационная оценка»: «2», «3», «4», «5». Если же учитывать оценки, проставляемые в зачетную книжку бакалавра или магистра, то таких вариантов остается три, так как неудовлетворительная оценка в зачетку не проставляется. У отдельно взятого учащегося в зачетке могут быть и десять, и двадцать, и более значений признака «экзаменационная оценка», но вариантов будет по-прежнему три, а возможно, два или один, если, например, студент или слушатель учится без троек и четверок.

Признаки подразделяются на количественные и качественные, а последние, в свою очередь, на альтернативные, атрибутивные и порядковые.

Количественным является признак, отдельные варианты которого имеют числовое выражение и отражают размеры, масштабы изучаемого объекта или явления.

Пример. К количественным признакам, например, относятся доход домохозяйства, площадь жилого помещения, цена товара, стаж работы.

Количественные признаки в статистике преобладают над другими видами признаков, они наиболее информативны, аналитичны, именно на работу с данными признаками нацелена большая часть многообразного статистического инструментария.

Альтернативным называется признак, имеющий только два варианта значений.

Например, продукция предприятия может соответствовать предъявляемым требованиям или быть бракованной, пол человека может быть мужским или женским, население страны или региона обычно делится на городское и сельское. Альтернативный признак может иметь и числовое выражение. Предположим, при анкетировании потребителей вопрос о доходах в анкете предполагал всего два варианта: «до 5 тыс. рублей в месяц» и «5 тыс. рублей в месяц и более». В этом случае количественный признак был преобразован в альтернативный.

Атрибутивным называется признак имеющий более двух вариантов, которые при этом выражаются в виде понятий или наименований.

Например, район проживания, вид продукции, специальность работника, цвет товара.

Такие признаки имеют место в различных областях исследования, но в большей степени они характерны для информации, с которой работают маркетологи, социологи, психологи.

Порядковыми называются признаки имеющие несколько ранжированных, т. е. упорядоченных по возрастанию или убыванию, качественных вариантов.

Примерами таких признаков являются уровень образования (начальное, общее среднее и т. д.), уровень квалификации, воинское звание, различного рода рейтинги.

Отдельные варианты порядкового признака трудно соизмерить количественно.

Например, высшее образование лучше, чем среднее специальное, но при этом нельзя утверждать, что оно лучше на 20% или на 30%. Водительская категория «Е» выше, чем водительская категория «В», но количественных пропорций между ними не существует.

Следует отметить, что порядковый признак может иметь числовое выражение.

В качестве примеров можно привести такие порядковые признаки, как разряд рабочего, тарифный разряд служащего, рейтинговые оценки, экзаменационные оценки. Школьник, получивший четверку, не обязательно продемонстрировал ровно в два раза больше знаний по сравнению со школьником, получившим двойку. Рабочий 6-го разряда не обязательно в два раза больше вырабатывает продукции и в два раза больше зарабатывает по сравнению с рабочим 3-го разряда. В обозначении вариантов этих признаков цифры можно заменить буквами алфавита без какого-либо снижения их информативности.

Приведенные выше примеры показывают, что изучаемые статистикой признаки как правило подвержены вариации.

Вариация — это колеблемость, изменение величины признака в статистической совокупности, т. е. принятие единицами совокупности или их группами разных значений признака.

Статистической совокупностью называется множество подвергающихся статистическому исследованию объектов или явлений, объединенных общими признаками, из которых один или несколько признаков не варьируют.

Пример. Статистика имеет дело с совокупностями промышленных, сельскохозяйственных, строительных и торговых предприятий, с совокупностью коммерческих банков, с совокупностью населения страны или отдельного ее региона. Всех жителей г. Москвы можно рассматривать как статистическую совокупность, так как один признак — город проживания — будет не-варьирующий. По остальным же признакам — полу, возрасту, социальному положению — население будет варьировать.

Индивидуальный составной элемент статистической совокупности, являющийся носителем изучаемых признаков, называется единицей совокупности.

Пример. Для отрасли единицей совокупности будет являться отдельное предприятие, для банковской системы — отдельный банк.

В некоторых случаях для одной и той же совокупности можно выделить разные группы единиц.

Например, при изучении половозрастной структуры населения единицей является отдельный человек, при изучении же доходов, обеспеченности жильем, предметами длительного пользования (телевизоры, холодильники и т. п.) единицей будет являться домохозяйство.

Общее число единиц, образующих статистическую совокупность, называется объемом совокупности.

Читайте также:  Признаки готовности ребенка к горшку

Объем совокупности следует отличать от объема признака.

Объемом признака называется суммарное значения признака по всем единицам изучаемой совокупности.

Например, число предприятий в отрасли — это объем совокупности, а общий выпуск продукции на всех предприятиях отрасли — это объем признака.

В некоторых случаях объем признака не имеет реального экономического смысла.

Например, трудно интерпретировать суммарный рост всех студентов одной группы. Но для расчета отдельных статистических показателей, в частности — средних, такое суммирование необходимо.

Одной из важнейших характеристик статистической совокупности является ее однородность.

Однородной является совокупность, единицы которой близки между собой по значениям признаков, существенных для данного исследования, или же они относятся к одному и тому же типу.

Многие методы и приемы статистического исследования применимы лишь к однородным совокупностям.

Большую роль в статистическом исследовании играет закон больших чисел — общий принцип, в силу которого количественные закономерности, присущие массовым явлениям, отчетливо проявляются лишь при достаточно большом числе наблюдений. Единичные явления в большей степени подвержены действию случайных и несущественных факторов, чем масса в целом. При большом числе наблюдений случайные отклонения в ту или иную сторону от общей закономерности развития взаимно погашаются. В результате взаимопогашения случайных отклонений обобщающие показатели, исчисленные для величин одного и того же вида, становятся типичными, отражающими действие постоянных и существенных факторов в данных условиях места и времени.

Статистическое исследование независимо от его масштабов и целей всегда завершается расчетом и анализом различных по виду и форме выражения статистических показателей.

Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности.

Качественная определенность показателя заключается в том, что он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса, его сущностью.

Как правило, изучаемые статистикой процессы и явления достаточно сложны, и их сущность не может быть отражена посредством одного отдельно взятого показателя. В таких случаях используется система статистических показателей.

Система статистических показателей — это совокупность взаимосвязанных показателей, имеющая одноуровневую или многоуровневую структуру и нацеленная на решение конкретной статистической задачи.

Например, сущность промышленного предприятия заключается в производстве какой-либо продукции на базе эффективного взаимодействия средств производства и трудовых ресурсов. Следовательно, для полной экономической характеристики функционирования предприятия необходимо использовать систему, включающую прежде всего такие показатели, как прибыль, рентабельность, численность промышленно-производственного персонажа, производительность труда, фондовооруженность и др.

В отличие от признака статистический показатель получается расчетным путем. Это могут быть простой подсчет единиц совокупности, суммирование их значений признака, сравнение двух или нескольких величин, а также более сложные расчеты.

Различают конкретный статистический показатель и показатель-категорию.

Конкретный статистический показатель— это показатель, характеризующий размер, величину изучаемого явления или процесса в данном месте и в данное время (под привязкой к месту понимается отношение показателя к какой-либо территории или объекту).

Пример. Если мы называем конкретную величину стоимости промышленно-производственных фондов, то обязательно должны указать, к какому предприятию или отрасли и какому моменту времени она относится. Однако в теоретических работах и на этапе проектирования статистического наблюдения (при построении системы статистических показателей, обосновании методики их расчета) также оперируют и абстрактными показателями или показателями-категориями.

Например, показатели розничного товарооборота предприятий торговли и общественного питания в Москве и Санкт-Петербурге в 2000 и 2003 гг. отличаются местом, временем и конкретными числовыми значениями, но имеют одну и ту же сущность (продажа товаров через розничную торговую сеть и сеть предприятий общественного питания), которая отражена в показателе-категории «Розничный товарооборот предприятий торговли и общественного питания».

Все статистические показатели по охвату единиц совокупности разделяются на индивидуальные и сводные, а по форме выражения — на абсолютные, относительные и средние.

Индивидуальные показатели характеризуют отдельный объект или отдельную единицу совокупности — предприятие, фирму, банк, домохозяйство и т. п.

Примером индивидуальных абсолютных показателей может служить численность промышленно-производственного персонала предприятия, оборот торговой фирмы, совокупный доход домохозяйства.

На основе соотнесения двух индивидуальных абсолютных показателей, характеризующих один и тот же объект или единицу, получают индивидуальный относительный показатель. В статистике рассчитываются и индивидуальные средние показатели, но только во временном измерении (среднегодовая численность промышленно-производственного персонала предприятия).

Сводные показатели в отличие от индивидуальных характеризуют группу единиц, представляющую собой часть статистической совокупности или всю совокупность в целом. Эти показатели, в свою очередь, подразделяются на объемные и расчетные

Объемные показатели получают путем сложения значений признака отдельных единиц совокупности. Полученная величина, называемая объемом признака, может выступать в качестве объемного абсолютного показателя (например, стоимость основных фондов предприятий отрасли), а может сравниваться с другой объемной абсолютной величиной (например, с численностью промышленно-производственного персонала этих предприятий) или объемом совокупности (в данном примере — с числом предприятии). В последних двух случаях получают объемный относительный и объемный средний показатели (в наших примерах — фондовооруженность и средняя стоимость основных фондов).

Расчетные показатели, вычисляемые по различным формулам, служат для решения отдельных статистических задач анализа — измерения вариации, характеристики структурных сдвигов, оценки взаимосвязи и т. д. Они также делятся на абсолютные, относительные или средние. В эту группу входят индексы, коэффициенты тесноты связи, ошибки выборки и прочие показатели, подробно рассмотренные и соответствующих главах.

Охват единиц совокупности и форма выражения являются основными, но не единственными классификационными признаками статистических показателей. Важным классификационным признаком является также временной фактор. Социально-экономические промессы и явления находят свое отражение в статистических показателях либо по состоянию на определенный момент времени, как правило, на определенную дату, начало или конец месяца, года (численность населения, стоимость основных фондов, дебиторская задолженность), либо за определенный период — день, неделю, месяц, квартал, год (прои зводство продукции, число заключенных браков, сумма страховых выплат). В первом случае показатели являются моментными, во втором — интервальными.

В зависимости от принадлежности к одному или двум объектам изучения различают однообъектные и межобъектные показатели. Если первые характеризуют только один объект, то вторые получают в результате сопоставления двух величин, относящихся к разным объектам (соотношение численности населения городов Тулы и Рязани, соотношение численности детей дошкольного возраста и числa мест в детских дошкольных учреждениях и т. п.). Межобъектные показатели выражаются в форме относительных или средних величин.

С точки зрения пространственной определенности статистические показатели подразделяются на общетерриториальные, характеризующие изучаемый объект или явление в целом по стране, региональные и местные (локальные), относящиеся к какой-либо части территории или отдельному объекту.

Раздел «Краткие сведения из истории развития отечественной статистической науки» отводится на самостоятельное изучение.

Источник

Adblock
detector